Nature.com saytına daxil olduğunuz üçün təşəkkür edirik. Siz məhdud CSS dəstəyi ilə brauzer versiyasından istifadə edirsiniz. Ən yaxşı təcrübə üçün sizə yenilənmiş brauzerdən istifadə etməyi tövsiyə edirik (və ya Internet Explorer-də Uyğunluq rejimini söndürün). Bundan əlavə, davamlı dəstəyi təmin etmək üçün biz saytı üslub və JavaScript olmadan göstəririk.
Hər slaydda üç məqalə göstərən slayderlər. Slaydlar arasında hərəkət etmək üçün geri və sonrakı düymələrdən və ya hər slaydda hərəkət etmək üçün sonundakı slayd nəzarətçi düymələrindən istifadə edin.
Mikrostrukturun paslanmayan polad təbəqələrin formalaşdırılmasına təsiri təbəqə metal emalı mühəndisləri üçün əsas narahatlıq doğurur. Ostenitik poladlar üçün mikrostrukturda deformasiya martenzitinin (\({\alfa}^{^{\prime)}\)-martensit) olması əhəmiyyətli dərəcədə sərtləşməyə və formalaşma qabiliyyətinin azalmasına səbəb olur. Bu işdə biz eksperimental və süni intellekt üsulları ilə fərqli martensitik gücə malik AISI 316 poladlarının formalaşdırılmasını qiymətləndirməyi hədəflədik. İlk mərhələdə, ilkin qalınlığı 2 mm olan AISI 316 polad tavlanmış və müxtəlif qalınlıqlara soyuq haddelenmiştir. Sonradan nisbi deformasiyalı martensit sahəsi metalloqrafik sınaqla ölçüldü. Yuvarlanan təbəqələrin formalaşdırıla bilmə qabiliyyəti gərginlik limiti diaqramını (FLD) əldə etmək üçün yarımkürə partlama testindən istifadə etməklə müəyyən edilmişdir. Təcrübələr nəticəsində əldə edilən məlumatlar daha sonra süni neyro-qeyri-səlis müdaxilə sisteminin (ANFIS) hazırlanması və sınaqdan keçirilməsi üçün istifadə olunur. ANFIS təlimindən sonra neyron şəbəkə tərəfindən proqnozlaşdırılan dominant ştammlar yeni eksperimental nəticələr dəsti ilə müqayisə edildi. Nəticələr göstərir ki, soyuq yayma bu növ paslanmayan poladdan formalaşdırıla bilmə qabiliyyətinə mənfi təsir göstərir, lakin təbəqənin gücü çox yaxşılaşdırılır. Bundan əlavə, ANFIS eksperimental ölçmələrlə müqayisədə qənaətbəxş nəticələr göstərir.
Levha metal yaratmaq qabiliyyəti, onilliklər ərzində elmi məqalələrin mövzusu olsa da, metallurgiyada maraqlı bir tədqiqat sahəsi olaraq qalır. Yeni texniki vasitələr və hesablama modelləri formaya təsir edən potensial amilləri tapmağı asanlaşdırır. Ən əsası, forma məhdudiyyəti üçün mikro quruluşun əhəmiyyəti son illərdə Kristal Plastiklik Sonlu Element Metodundan (CPFEM) istifadə edilərək aşkar edilmişdir. Digər tərəfdən, skan edən elektron mikroskopiya (SEM) və elektron geri səpilmə difraksiyasının (EBSD) mövcudluğu tədqiqatçılara deformasiya zamanı kristal strukturların mikrostruktur fəaliyyətini müşahidə etməyə kömək edir. Metallarda müxtəlif fazaların təsirini, taxıl ölçüsünü və oriyentasiyasını və taxıl səviyyəsində mikroskopik qüsurları anlamaq formalaşma qabiliyyətini proqnozlaşdırmaq üçün vacibdir.
Formalanma qabiliyyətinin müəyyən edilməsi özlüyündə mürəkkəb bir prosesdir, çünki formalaşdırıla bilənliyin 1, 2, 3-cü yollardan çox asılı olduğu göstərilmişdir. Buna görə də, qeyri-mütənasib yükləmə şəraitində son formalaşma deformasiyası haqqında ənənəvi anlayışlar etibarsızdır. Digər tərəfdən, sənaye tətbiqlərindəki yük yollarının əksəriyyəti qeyri-mütənasib yükləmə kimi təsnif edilir. Bu baxımdan, ənənəvi yarımkürə və eksperimental Marciniak-Kuchinsky (MK) üsulları4,5,6 ehtiyatla istifadə edilməlidir. Son illərdə başqa bir konsepsiya, qırılma limiti diaqramı (FFLD) bir çox formalaşdırma mühəndislərinin diqqətini çəkdi. Bu konsepsiyada təbəqənin formalaşmasını proqnozlaşdırmaq üçün zərər modeli istifadə olunur. Bu baxımdan, yol müstəqilliyi ilkin olaraq təhlilə daxil edilir və nəticələr miqyassız eksperimental nəticələrlə yaxşı uyğunlaşır7,8,9. Sac metalın formalaşdırılması bir neçə parametrdən və təbəqənin emal tarixindən, həmçinin metalın mikrostrukturundan və fazasından asılıdır10,11,12,13,14,15.
Metalların mikroskopik xüsusiyyətlərini nəzərdən keçirərkən ölçüdən asılılıq problemdir. Göstərilmişdir ki, kiçik deformasiya məkanlarında vibrasiya və bükülmə xassələrinin asılılığı materialın uzunluq miqyasından çox asılıdır16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27, 28,29,30. Taxıl ölçüsünün formalaşma qabiliyyətinə təsiri sənayedə çoxdan tanınır. Yamaquçi və Mellor [31] nəzəri analizdən istifadə etməklə taxıl ölçüsü və qalınlığının metal təbəqələrin dartılma xüsusiyyətlərinə təsirini öyrənmişlər. Marciniac modelindən istifadə edərək, onlar bildirirlər ki, ikioxlu dartılma yükü altında qalınlığın taxıl ölçüsünə nisbətinin azalması təbəqənin dartılma xüsusiyyətlərinin azalmasına səbəb olur. Wilson et al tərəfindən eksperimental nəticələr. 32, qalınlığın orta taxıl diametrinə (t/d) azaldılmasının üç müxtəlif qalınlıqdakı metal təbəqələrin ikioxlu uzanma qabiliyyətinin azalması ilə nəticələndiyini təsdiqlədi. Onlar belə nəticəyə gəliblər ki, t/d dəyərlərinin 20-dən az olması nəzərəçarpacaq dərəcədə deformasiyaya qeyri-homogenlik və boyun əyilməsi, əsasən təbəqənin qalınlığında fərdi taxıllardan təsirlənir. Ulvan və Koursaris33 taxıl ölçüsünün 304 və 316 austenitik paslanmayan poladların ümumi emal qabiliyyətinə təsirini öyrənmişlər. Onlar bildirirlər ki, bu metalların formalaşma qabiliyyəti taxıl ölçüsündən təsirlənmir, lakin dartılma xüsusiyyətlərində kiçik dəyişikliklər müşahidə edilə bilər. Bu poladların möhkəmlik xüsusiyyətlərinin azalmasına səbəb olan taxıl ölçüsünün artmasıdır. Dislokasiya sıxlığının nikel metallarının axın gərginliyinə təsiri göstərir ki, dislokasiya sıxlığı taxıl ölçüsündən asılı olmayaraq metalın axın gərginliyini müəyyən edir34. Taxılların qarşılıqlı təsiri və ilkin oriyentasiya da alüminium teksturasının təkamülünə böyük təsir göstərir, bu da Becker və Panchanadiswaran tərəfindən təcrübələr və kristal plastisiyasının modelləşdirilməsindən istifadə etməklə tədqiq edilmişdir35. Tətbiq olunan sərhəd şərtlərinin məhdudiyyətlərinə görə bəzi simulyasiya nəticələri eksperimentlərdən kənara çıxsa da, onların təhlilindəki ədədi nəticələr təcrübələrlə yaxşı uyğunlaşır. Kristal plastisiya nümunələrini öyrənmək və eksperimental olaraq aşkar etməklə, haddelenmiş alüminium təbəqələr müxtəlif formalaşdırma qabiliyyətini göstərir36. Nəticələr göstərdi ki, müxtəlif təbəqələrin gərginlik-deformasiya əyriləri demək olar ki, eyni olsa da, ilkin qiymətlərə əsasən onların formalaşma qabiliyyətində əhəmiyyətli fərqlər var. Amelirad və Assempour austenitik paslanmayan polad təbəqələr üçün gərginlik-deformasiya əyrilərini əldə etmək üçün təcrübələrdən və CPFEM-dən istifadə etmişdir37. Onların simulyasiyaları göstərdi ki, taxıl ölçüsündə artım FLD-də yuxarıya doğru dəyişir və məhdudlaşdırıcı əyri əmələ gətirir. Bundan əlavə, eyni müəlliflər taxıl oriyentasiyası və morfologiyasının boşluqların əmələ gəlməsinə təsirini araşdırdılar 38 .
Ostenitik paslanmayan poladlarda taxıl morfologiyası və oriyentasiyası ilə yanaşı, əkizlərin və ikincili fazaların vəziyyəti də vacibdir. Twinning TWIP 39 poladda bərkitmə və uzanmanın artırılması üçün əsas mexanizmdir. Hwang40, kifayət qədər dartılma reaksiyasına baxmayaraq, TWIP poladlarının formalaşdırılmasının zəif olduğunu bildirdi. Bununla belə, deformasiya əkizləşməsinin austenit polad təbəqələrin formalaşdırılmasına təsiri kifayət qədər öyrənilməmişdir. Mişra və başqaları. 41 müxtəlif dartılma deformasiya yolları altında əkizləşməni müşahidə etmək üçün austenitik paslanmayan poladları tədqiq etmişdir. Onlar əkizlərin həm tavlanmış əkizlərin, həm də yeni nəsil əkizlərin çürümə mənbələrindən yarana biləcəyini tapdılar. Ən böyük əkizlərin biaxial gərginlik altında əmələ gəldiyi müşahidə edilmişdir. Bundan əlavə, qeyd edilmişdir ki, austenitin \({\alfa}^{^{\prime}}\)-martensitə çevrilməsi deformasiya yolundan asılıdır. Hong və başqaları. 42, 316L austenitik poladın seçmə lazerlə əridilməsi zamanı bir sıra temperaturlarda deformasiyanın yaratdığı əkizləşmə və martensitin hidrogenin kövrəkləşməsinə təsirini araşdırdı. Müşahidə edildi ki, temperaturdan asılı olaraq, hidrogen 316L poladın xarab olmasına və ya formalaşma qabiliyyətini yaxşılaşdıra bilər. Shen və başqaları. 43 müxtəlif yükləmə dərəcələrində dartılma yükü altında deformasiya martensitinin həcmini eksperimental olaraq ölçdü. Müəyyən edilmişdir ki, dartılma deformasiyasının artması martensit fraksiyasının həcm hissəsini artırır.
Problemin fiziki və riyazi əsaslarına müraciət etmədən mürəkkəb məsələlərin modelləşdirilməsində çox yönlü olduğuna görə AI metodları elm və texnologiyada istifadə olunur44,45,46,47,48,49,50,51,52 Süni intellekt metodlarının sayı artır . Moradi və başqaları. 44 daha incə nanosilika hissəcikləri istehsal etmək üçün kimyəvi şərtləri optimallaşdırmaq üçün maşın öyrənmə üsullarından istifadə etdi. Digər kimyəvi xassələr də bir çox tədqiqat məqalələrində araşdırılmış nanoölçülü materialların xüsusiyyətlərinə təsir göstərir53. Ce et al. 45 müxtəlif yayma şərtləri altında adi karbon polad təbəqə metalın formalaşdırılmasını proqnozlaşdırmaq üçün ANFIS-dən istifadə etdi. Soyuq yayma səbəbindən yumşaq poladda dislokasiya sıxlığı əhəmiyyətli dərəcədə artmışdır. Düz karbonlu poladlar austenitik paslanmayan poladlardan bərkidici və bərpaedici mexanizmləri ilə fərqlənir. Sadə karbon poladda metal mikrostrukturunda faza çevrilmələri baş vermir. Metal faza ilə yanaşı, metalların çevikliyinə, qırılma qabiliyyətinə, emal qabiliyyətinə və s. müxtəlif növ istilik müalicəsi, soyuq işləmə və qocalma zamanı baş verən bir neçə digər mikrostruktur xüsusiyyətlərindən də təsirlənir54,55,56,57,58,59 ,60. , 61, 62. Bu yaxınlarda Chen et al. 63 soyuq yaymanın 304L poladın formalaşma qabiliyyətinə təsirini öyrənmişdir. Neyron şəbəkəni formalaşdırma qabiliyyətini proqnozlaşdırmaq üçün öyrətmək üçün yalnız eksperimental testlərdə fenomenoloji müşahidələri nəzərə aldılar. Əslində, austenitic paslanmayan poladlar vəziyyətində, təbəqənin dartılma xüsusiyyətlərini azaltmaq üçün bir neçə amil birləşir. Lu et al.64 müxtəlif parametrlərin çuxurun genişləndirilməsi prosesinə təsirini müşahidə etmək üçün ANFIS-dən istifadə etmişdir.
Yuxarıdakı icmalda qısaca müzakirə edildiyi kimi, mikrostrukturun forma həddi diaqramına təsiri ədəbiyyatda az diqqət çəkmişdir. Digər tərəfdən, bir çox mikrostruktur xüsusiyyətləri nəzərə alınmalıdır. Buna görə də bütün mikrostruktur amilləri analitik metodlara daxil etmək demək olar ki, mümkün deyil. Bu mənada süni intellektdən istifadə faydalı ola bilər. Bununla əlaqədar olaraq, bu tədqiqat mikrostruktur amillərin bir aspektinin, yəni streslə əlaqəli martensitin mövcudluğunun paslanmayan polad təbəqələrin formalaşdırılmasına təsirini araşdırır. Bu tədqiqat digər süni intellekt tədqiqatlarından formalaşma qabiliyyətinə görə fərqlənir ki, diqqət yalnız eksperimental FLD əyriləri deyil, mikrostruktur xüsusiyyətlərə yönəlib. Biz eksperimental və süni intellekt üsullarından istifadə edərək müxtəlif martensit tərkibli 316 poladın formalaşdırılmasını qiymətləndirməyə çalışdıq. Birinci mərhələdə, ilkin qalınlığı 2 mm olan 316 polad tavlanmış və müxtəlif qalınlığa soyuq haddelenmiştir. Sonra metaloqrafik nəzarətdən istifadə edərək martensitin nisbi sahəsi ölçüldü. Yuvarlanan təbəqələrin formalaşdırıla bilmə qabiliyyəti gərginlik limiti diaqramını (FLD) əldə etmək üçün yarımkürə partlama testindən istifadə etməklə müəyyən edilmişdir. Ondan alınan məlumatlar daha sonra süni neyro-qeyri-səlis müdaxilə sistemini (ANFIS) öyrətmək və sınaqdan keçirmək üçün istifadə edilmişdir. ANFIS təlimindən sonra neyron şəbəkə proqnozları yeni eksperimental nəticələr dəsti ilə müqayisə edilir.
Bu işdə istifadə edilən 316 austenitik paslanmayan polad təbəqə Cədvəl 1-də göstərildiyi kimi kimyəvi tərkibə və ilkin qalınlığı 1,5 mm-dir. 1050°C-də 1 saat ərzində yumşalma, sonra təbəqədəki qalıq gərginliyi aradan qaldırmaq və vahid mikro struktur əldə etmək üçün suyun söndürülməsi.
Ostenitik poladların mikro strukturu bir neçə aşındırıcı istifadə etməklə aşkar edilə bilər. Ən yaxşı aşındırıcılardan biri distillə edilmiş suda 60% azot turşusudur, 1 VDC-də 120 s38 ərzində oyulmuşdur. Bununla belə, bu aşırma yalnız taxıl sərhədlərini göstərir və Şəkil 1a-da göstərildiyi kimi ikiqat taxıl sərhədlərini müəyyən edə bilməz. Başqa bir aşındırıcı qliserol asetatdır, burada əkiz sərhədləri yaxşı vizuallaşdırmaq olar, lakin taxıl sərhədləri Şəkil 1b-də göstərildiyi kimi deyil. Bundan əlavə, metastabil austenit fazasının \({\alfa }^{^{\prime}}\)-martenzit fazasına çevrilməsindən sonra hazırkı tədqiqatda maraq doğuran qliserol asetat aşındırıcısından istifadə etməklə aşkar etmək olar.
316 metal lövhəsinin yumşaldıldıqdan sonra mikrostrukturu, müxtəlif aşındırıcılarla göstərilmişdir, (a) 200x, 60% \({\mathrm{HNO}}_{3}\) distillə edilmiş suda 1,5 V-da 120 s və (b) 200x , qliseril asetat.
Tavlanmış təbəqələr yuvarlanma üçün eni 11 sm və uzunluğu 1 m olan təbəqələrə kəsilmişdir. Soyuq yayma zavodunda diametri 140 mm olan iki simmetrik rulon var. Soyuq yayma prosesi austenitin 316 paslanmayan poladda deformasiya martensitinə çevrilməsinə səbəb olur. Müxtəlif qalınlıqlarda soyuq yuvarlandıqdan sonra martensit fazasının austenit fazasına nisbəti axtarılır. Əncirdə. Şəkil 2 metal təbəqənin mikro strukturunun nümunəsini göstərir. Əncirdə. Şəkil 2a vərəqə perpendikulyar istiqamətdən baxıldığı kimi yuvarlanmış nümunənin metalloqrafik şəklini göstərir. Əncirdə. ImageJ65 proqram təminatından istifadə edərək Şəkil 2b, martensitik hissə qara rənglə vurğulanır. Bu açıq mənbə proqramının alətlərindən istifadə edərək martensit fraksiyasının sahəsi ölçülə bilər. Cədvəl 2 qalınlığında müxtəlif azalmalara yuvarlandıqdan sonra martenzitik və austenitik fazaların ətraflı fraksiyalarını göstərir.
Qalınlığın 50% azaldılmasına yuvarlandıqdan sonra 316 L təbəqənin mikro quruluşu, təbəqənin müstəvisinə perpendikulyar baxılır, 200 dəfə böyüdülür, qliserol asetat.
Cədvəl 2-də göstərilən dəyərlər eyni metalloqrafik nümunədə müxtəlif yerlərdə çəkilmiş üç fotoşəkildə ölçülən martensit fraksiyalarının orta hesabla alınması yolu ilə əldə edilmişdir. Bundan əlavə, şək. 3 soyuq yuvarlanmanın martensite təsirini daha yaxşı başa düşmək üçün kvadrat uyğun əyriləri göstərir. Soyuq haddelenmiş vəziyyətdə martensitin nisbəti ilə qalınlığın azalması arasında demək olar ki, xətti korrelyasiya olduğunu görmək olar. Bununla belə, kvadratik əlaqə bu əlaqəni daha yaxşı təmsil edə bilər.
Əvvəlcə tavlanmış 316 polad təbəqənin soyuq yuvarlanması zamanı qalınlığın azaldılması funksiyası kimi martensit nisbətinin dəyişməsi.
Formalaşdırma həddi yarımkürənin partlaması testlərindən istifadə etməklə adi prosedura uyğun olaraq qiymətləndirilmişdir37,38,45,66. Ümumilikdə altı nümunə eksperimental nümunələr dəsti kimi Şəkil 4a-da göstərilən ölçülərlə lazer kəsmə yolu ilə hazırlanmışdır. Martensit fraksiyasının hər bir vəziyyəti üçün üç dəst sınaq nümunəsi hazırlanmış və sınaqdan keçirilmişdir. Əncirdə. 4b kəsilmiş, cilalanmış və işarələnmiş nümunələri göstərir.
Nakazima qəlibləmə nümunə ölçüsünü və kəsmə taxtasını məhdudlaşdırır. (a) Ölçülər, (b) Kəsilmiş və işarələnmiş nümunələr.
Yarımkürəvi zımbalama üçün sınaq 2 mm/s hərəkət sürəti olan hidravlik presdən istifadə etməklə aparılmışdır. Sürtünmənin formalaşma həddinə təsirini minimuma endirmək üçün zımba və təbəqənin təmas səthləri yaxşı yağlanır. Nümunədə əhəmiyyətli bir daralma və ya qırılma müşahidə olunana qədər testi davam etdirin. Əncirdə. 5-də cihazda məhv edilmiş nümunə və sınaqdan sonra nümunə göstərilir.
Formalaşdırma həddi yarımkürəvi partlama testi, (a) sınaq qurğusu, (b) sınaq qurğusunda qırılma zamanı nümunə lövhəsi, (c) sınaqdan sonra eyni nümunədən istifadə etməklə müəyyən edilmişdir.
Jang67 tərəfindən hazırlanmış neyro-qeyri-səlis sistem yarpaq əmələ gəlməsi həddi əyrisinin proqnozlaşdırılması üçün uyğun vasitədir. Bu tip süni neyron şəbəkəsi qeyri-müəyyən təsvirləri olan parametrlərin təsirini ehtiva edir. Bu o deməkdir ki, onlar öz sahələrində istənilən real dəyəri əldə edə bilərlər. Bu tip dəyərlər öz dəyərlərinə görə daha da təsnif edilir. Hər kateqoriyanın öz qaydaları var. Məsələn, temperatur dəyəri istənilən həqiqi ədəd ola bilər və onun dəyərindən asılı olaraq temperaturlar soyuq, orta, isti və isti kimi təsnif edilə bilər. Bu baxımdan, məsələn, aşağı temperatur üçün qayda "gödəkçə geyinmək" qaydasıdır və isti temperatur üçün qayda "kifayət qədər köynək" dir. Qeyri-səlis məntiqin özündə çıxış dəqiqlik və etibarlılıq baxımından qiymətləndirilir. Neyron şəbəkə sistemlərinin qeyri-səlis məntiqlə birləşməsi ANFIS-in etibarlı nəticələr verməsini təmin edir.
Jang67 tərəfindən təqdim edilən Şəkil 6 sadə neyron qeyri-səlis şəbəkəni göstərir. Göstərildiyi kimi, şəbəkə iki giriş qəbul edir, tədqiqatımızda giriş mikrostrukturda martensitin nisbəti və kiçik deformasiyanın dəyəridir. Təhlilin birinci səviyyəsində qeyri-səlis qaydalar və üzvlük funksiyaları (FC) istifadə edərək, giriş dəyərləri qeyri-səlisləşdirilir:
\(i=1, 2\) üçün, girişin iki təsvir kateqoriyası olduğu güman edilir. MF istənilən üçbucaqlı, trapezoidal, Qauss və ya hər hansı digər forma ala bilər.
\({A}_{i}\) və \({B}_{i}\) kateqoriyalarına və onların 2-ci səviyyədəki MF dəyərlərinə əsaslanaraq, Şəkil 7-də göstərildiyi kimi bəzi qaydalar qəbul edilir. təbəqə, müxtəlif girişlərin təsirləri bir şəkildə birləşdirilir. Burada martensit fraksiyasının təsirini və kiçik deformasiya qiymətlərini birləşdirmək üçün aşağıdakı qaydalardan istifadə olunur:
Bu təbəqənin çıxışı \({w}_{i}\) alovlanma intensivliyi adlanır. Bu alovlanma intensivliyi 3-cü təbəqədə aşağıdakı əlaqəyə uyğun olaraq normallaşdırılır:
4-cü qatda, giriş parametrlərinin ilkin dəyərlərinin təsirini nəzərə almaq üçün hesablamaya Takagi və Sugeno qaydaları67,68 daxil edilmişdir. Bu təbəqə aşağıdakı əlaqələrə malikdir:
Yaranan \({f}_{i}\) laylardakı normallaşdırılmış dəyərlərdən təsirlənir, bu da son nəticəni, əsas əyilmə dəyərlərini verir:
burada \(NR\) qaydaların sayını göstərir. Burada neyron şəbəkənin rolu naməlum şəbəkə parametrlərini düzəltmək üçün onun daxili optimallaşdırma alqoritmindən istifadə etməkdir. Naməlum parametrlər nəticədə \(\left\{{p}_{i}, {q}_{i}, {r}_{i}\right\}\) parametrləri və MF ilə əlaqəli parametrlərdir. ümumiləşdirilmiş külək zənglərinin forma funksiyası hesab olunur:
Forma həddi diaqramları kimyəvi tərkibdən tutmuş təbəqə metalın deformasiya tarixinə qədər bir çox parametrlərdən asılıdır. Bəzi parametrləri, o cümlədən dartılma testi parametrlərini qiymətləndirmək asandır, digərləri isə metalloqrafiya və ya qalıq gərginliyin təyini kimi daha mürəkkəb prosedurları tələb edir. Əksər hallarda, təbəqənin hər bir partiyası üçün gərginlik limiti testinin aparılması məqsədəuyğundur. Bununla belə, bəzən digər test nəticələri formalaşdırma limitini təxmin etmək üçün istifadə edilə bilər. Məsələn, bir neçə tədqiqat vərəqlərin formalaşdırıla bilmə qabiliyyətini müəyyən etmək üçün dartılma testinin nəticələrindən istifadə etmişdir69,70,71,72. Digər tədqiqatlar öz analizlərinə taxıl qalınlığı və ölçüsü31,73,74,75,76,77 kimi daha çox parametrləri daxil etdi. Bununla belə, bütün icazə verilən parametrləri daxil etmək hesablama baxımından sərfəli deyil. Beləliklə, ANFIS modellərinin istifadəsi bu problemləri həll etmək üçün ağlabatan yanaşma ola bilər45,63.
Bu yazıda martensit tərkibinin 316 austenitik polad təbəqənin formalaşdırma həddi diaqramına təsiri tədqiq edilmişdir. Bununla əlaqədar olaraq, eksperimental testlərdən istifadə edərək məlumat toplusu hazırlanmışdır. Hazırlanmış sistemin iki giriş dəyişəni var: metalloqrafik testlərdə ölçülən martenzitin nisbəti və kiçik mühəndislik deformasiyalarının diapazonu. Nəticə formalaşma həddi əyrisinin böyük mühəndislik deformasiyasıdır. Martensitik fraksiyaların üç növü var: incə, orta və yüksək fraksiyalar. Aşağı o deməkdir ki, martensitin nisbəti 10% -dən azdır. Orta şəraitdə martensitin nisbəti 10% -dən 20% -ə qədərdir. Martensitin yüksək dəyərləri 20% -dən çox olan fraksiyalar hesab olunur. Bundan əlavə, ikincil gərginlik FLD0-ı təyin etmək üçün istifadə olunan şaquli oxa yaxın -5% və 5% arasında üç fərqli kateqoriyaya malikdir. Müsbət və mənfi diapazonlar digər iki kateqoriyadır.
Yarımkürəvi testin nəticələri ŞEKİL-də göstərilmişdir. Şəkildə limitlərin 6 formalaşdırma diaqramı göstərilir, onlardan 5-i fərdi yayılmış təbəqələrin FLD-dir. Təhlükəsizlik nöqtəsi və onun limit əyrisini (FLC) əmələ gətirən yuxarı hədd əyrisi nəzərə alınmaqla. Son rəqəm bütün FLC-ləri müqayisə edir. Sonuncu şəkildən göründüyü kimi, 316 austenitik poladda martensitin nisbətinin artması təbəqə metalın formalaşma qabiliyyətini azaldır. Digər tərəfdən, martensitin nisbətinin artırılması tədricən FLC-ni şaquli ox ətrafında simmetrik əyriyə çevirir. Son iki qrafikdə əyrinin sağ tərəfi soldan bir qədər yüksəkdir, bu o deməkdir ki, biaxial gərginlikdə formalaşma qabiliyyəti biroxlu gərginliyə nisbətən daha yüksəkdir. Bundan əlavə, martensitin artan nisbəti ilə boyundan əvvəl həm kiçik, həm də əsas mühəndislik ştammları azalır.
316 limit əyrisi əmələ gətirir. Ostenitik polad təbəqələrin formalaşma qabiliyyətinə martensit nisbətinin təsiri. (təhlükəsizlik nöqtəsi SF, formalaşma həddi əyrisi FLC, martensit M).
Neyroşəbəkə martensit fraksiyaları 7,8, 18,3 və 28,7% olan 60 eksperimental nəticə üzrə təlim keçib. 15,4% martensit məlumat dəsti yoxlama prosesi üçün, 25,6% isə sınaq prosesi üçün qorunub saxlanılmışdır. 150 epoxdan sonra səhv təxminən 1,5% təşkil edir. Əncirdə. 9-da təlim və sınaq üçün nəzərdə tutulmuş faktiki məhsul (\({\epsilon }_{1}\), əsas mühəndislik iş yükü) arasında korrelyasiya göstərilir. Gördüyünüz kimi, təlim keçmiş NFS təbəqə metal hissələri üçün \({\epsilon} _{1}\) qənaətbəxş proqnozlaşdırır.
(a) Təlim prosesindən sonra proqnozlaşdırılan və faktiki dəyərlər arasında korrelyasiya, (b) Təlim və yoxlama zamanı FLC-də əsas mühəndislik yükləri üçün proqnozlaşdırılan və faktiki dəyərlər arasında səhv.
Təlim zamanı müəyyən bir nöqtədə ANFIS şəbəkəsi qaçılmaz olaraq təkrar emal olunur. Bunu müəyyən etmək üçün “yoxlama” adlanan paralel yoxlama aparılır. Doğrulama xətası dəyəri təlim dəyərindən kənara çıxarsa, şəbəkə yenidən təlimə başlayır. Şəkil 9b-də göstərildiyi kimi, 150-ci dövrdən əvvəl öyrənmə və təsdiqləmə əyriləri arasındakı fərq kiçikdir və onlar təxminən eyni əyrini izləyir. Bu nöqtədə doğrulama prosesinin xətası öyrənmə əyrisindən kənara çıxmağa başlayır ki, bu da ANFIS-in həddən artıq uyğunlaşmasının əlamətidir. Beləliklə, 150-ci tur üçün ANFIS şəbəkəsi 1,5% xəta ilə qorunub saxlanılır. Sonra ANFIS üçün FLC proqnozu təqdim olunur. Əncirdə. 10 təlim və yoxlama prosesində istifadə edilən seçilmiş nümunələr üçün proqnozlaşdırılan və faktiki əyriləri göstərir. Bu əyrilərdən alınan məlumatlar şəbəkənin hazırlanması üçün istifadə edildiyi üçün çox yaxın proqnozları müşahidə etmək təəccüblü deyil.
Müxtəlif martensit məzmun şəraitində faktiki eksperimental FLC və ANFIS proqnozlaşdırıcı əyriləri. Bu əyrilər məşq prosesində istifadə olunur.
ANFIS modeli sonuncu nümunə ilə nə baş verdiyini bilmir. Buna görə də, biz 25,6% martensit fraksiyasına malik nümunələr təqdim edərək FLC üçün öyrədilmiş ANFIS-imizi sınaqdan keçirdik. Əncirdə. Şəkil 11 ANFIS FLC proqnozunu, eləcə də eksperimental FLC-ni göstərir. Proqnozlaşdırılan dəyərlə eksperimental dəyər arasındakı maksimum xəta 6,2% təşkil edir ki, bu da təlim və yoxlama zamanı proqnozlaşdırılan dəyərdən yüksəkdir. Bununla belə, bu səhv FLC-ni nəzəri olaraq proqnozlaşdıran digər tədqiqatlarla müqayisədə dözülə bilən bir səhvdir37.
Sənayedə, formalaşma qabiliyyətinə təsir edən parametrlər dil şəklində təsvir olunur. Məsələn, "qaba taxıl formalı azaldır" və ya "artan soyuq işləmə FLC-ni azaldır". ANFIS şəbəkəsinə giriş birinci mərhələdə aşağı, orta və yüksək kimi linqvistik kateqoriyalara təsnif edilir. Şəbəkədə müxtəlif kateqoriyalar üçün müxtəlif qaydalar var. Buna görə də sənayedə bu tip şəbəkələr bir neçə amili öz linqvistik təsvirinə və təhlilinə daxil etmək baxımından çox faydalı ola bilər. Bu işdə ANFİS-in imkanlarından istifadə etmək üçün austenitik paslanmayan poladların mikro strukturunun əsas xüsusiyyətlərindən birini nəzərə almağa çalışdıq. 316 gərginlikli martensitin miqdarı bu əlavələrin soyuq işləməsinin birbaşa nəticəsidir. Təcrübə və ANFIS təhlili nəticəsində müəyyən edilmişdir ki, bu tip austenitik paslanmayan poladda martensit nisbətinin artırılması 316 nömrəli lövhənin FLC-nin əhəmiyyətli dərəcədə azalmasına səbəb olur, beləliklə martensitin nisbətinin 7,8%-dən 28,7%-ə artırılması 0,35-dən FLD0. müvafiq olaraq 0,1-ə qədər. Digər tərəfdən, təlim keçmiş və təsdiqlənmiş ANFIS şəbəkəsi mövcud eksperimental məlumatların 80%-ni istifadə edərək, maksimum 6,5% xəta ilə FLC-ni proqnozlaşdıra bilər ki, bu da digər nəzəri prosedurlar və fenomenoloji əlaqələrlə müqayisədə məqbul xəta marjasıdır.
Cari tədqiqatda istifadə edilən və/yaxud təhlil edilən məlumat dəstləri əsaslı sorğu əsasında müvafiq müəlliflərdən əldə edilə bilər.
Iftikhar, CMA, et al. Proporsional və qeyri-mütənasib yükləmə yolları altında "olduğu kimi" ekstrüde edilmiş AZ31 maqnezium ərintisinin sonrakı məhsuldarlıq yollarının təkamülü: CPFEM təcrübələri və simulyasiyalar. daxili J. Prast. 151, 103216 (2022).
Iftikhar, TsMA və başqaları. Yuvlanmış AA6061 ərintinin mütənasib və qeyri-mütənasib yükləmə yolları boyunca plastik deformasiyadan sonra sonrakı məhsuldarlıq səthinin təkamülü: təcrübələr və kristal plastikliyin sonlu elementlərin modelləşdirilməsi. daxili J. Plast 143, 102956 (2021).
Manik, T., Holmedal, B. & Hopperstad, OS Stress keçidləri, işin sərtləşməsi və gərginlik yolunun dəyişməsi səbəbindən alüminium r dəyərləri. daxili J. Prast. 69, 1–20 (2015).
Mamushi, H. et al. Normal təzyiqin təsirini nəzərə alaraq məhdudlaşdırıcı formalaşdırma diaqramını təyin etmək üçün yeni eksperimental üsul. daxili J. Alma mater. forma. 15(1), 1 (2022).
Yang Z. et al. AA7075-T6 Levhanın Çevik Qırılma Parametrlərinin və Gərginlik Limitlərinin Eksperimental Kalibrasiyası. J. Alma mater. proses. texnologiyalar. 291, 117044 (2021).
Petrits, A. et al. Ultra elastik ferroelektrik çeviricilərə və üzvi diodlara əsaslanan gizli enerji yığan cihazlar və biotibbi sensorlar. Milli kommuna. 12(1), 2399 (2021).
Başak, S. və Panda, SK Yld 2000-2d gəlir modelindən istifadə edərək qütb effektiv plastik deformasiya yollarında müxtəlif əvvəlcədən deformasiya olunmuş plitələrin boyun və qırılma hədlərinin təhlili. J. Alma mater. proses. texnologiyalar. 267, 289–307 (2019).
Başak, S. və Panda, SK Anizotrop təbəqə metallarında qırılma deformasiyaları: Eksperimental qiymətləndirmə və nəzəri proqnozlar. daxili J. Mecha. elm. 151, 356–374 (2019).
Jalefar, F., Hashemi, R. & Hosseinipur, SJ. Deformasiya trayektoriyasının dəyişdirilməsinin qəlibləmə həddi diaqramı AA5083-ə təsirinin eksperimental və nəzəri tədqiqi. daxili J. Adv. istehsalçı. texnologiyalar. 76(5–8), 1343–1352 (2015).
Həbibi, M. və başqaları. Qaynaqlanmış sürtünmə qarışqalarının mexaniki xüsusiyyətlərinin, formalaşma qabiliyyətinin və məhdudlaşdırıcı formalaşdırma diaqramının eksperimental tədqiqi. J. Maker. proses. 31, 310–323 (2018).
Həbibi, M. və b. Bükülmənin təsirini nəzərə alaraq, MC modelini sonlu elementlərin modelləşdirilməsinə daxil etməklə limit diaqramı formalaşdırılır. proses. Kürk İnstitutu. layihə. L 232(8), 625–636 (2018).
Göndərmə vaxtı: 08 iyun 2023-cü il