TC17鈦合金片層組織動(dòng)態(tài)球化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型

采用加工圖理論分析了tc17(ti-5al-4mo-4cr-2sn-2zr)鈦合金在高溫變形過(guò)程中的片狀α球化規(guī)律。結(jié)果表明:用加工圖理論分析材料的高溫變形行為能準(zhǔn)確直觀地反映出材料在不同變形條件下的組織演變規(guī)律。分析加工圖發(fā)現(xiàn):tc17合金在840℃~870℃,應(yīng)變速率0.5s-1~3s-1之間變形是片狀α組織球化的理想?yún)^(qū)域,此時(shí)對(duì)應(yīng)的能量耗散效率值為45%左右;在850℃~910℃,較高應(yīng)變速率(>5s-1)下對(duì)tc17合金加工易發(fā)生流變不穩(wěn)定現(xiàn)象,形成絕熱剪切帶。

1.引言神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種信息處理系統(tǒng),它由大量而簡(jiǎn)單的處理單元(神經(jīng)元)廣泛的相連接而形成復(fù)雜系統(tǒng),它通過(guò)學(xué)習(xí)來(lái)解決問(wèn)題,基坑沉降的預(yù)測(cè)是一項(xiàng)難以通過(guò)理論分析出影響因素與沉降結(jié)果映射關(guān)系的工作,而這項(xiàng)工作如果交

提出了根據(jù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變形預(yù)測(cè)模型的基本思路,構(gòu)造出基于bp算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變形預(yù)測(cè)模型,并給出應(yīng)用實(shí)例分析。結(jié)果表明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于變形預(yù)測(cè)效果良好,具有一定參考價(jià)值和指導(dǎo)意義。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在模仿人腦處理問(wèn)題的過(guò)程中發(fā)展起來(lái)的新型智能信息處理理論,通過(guò)對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及bp網(wǎng)絡(luò)的基本原理與特征的分析,建立了工程估價(jià)預(yù)測(cè)模型.

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通過(guò)熱壓縮試驗(yàn)研究了tc11鈦合金退火態(tài)片層組織在兩相區(qū)980℃,950℃,850℃,應(yīng)變速率0.001s-1,0.01s-1條件下,變形程度30%~70%范圍內(nèi)的熱變形過(guò)程。分析了熱變形參數(shù)對(duì)變形行為和片層組織球化過(guò)程的影響,并根據(jù)片層組織球化分?jǐn)?shù)演變特征,建立了修正的avrami片層組織球化動(dòng)力學(xué)方程,與試驗(yàn)數(shù)據(jù)吻合較好。

對(duì)鍛態(tài)tc21合金在兩相區(qū)內(nèi)進(jìn)行熱處理,研究了其片狀組織的靜態(tài)球化行為。結(jié)果表明:兩相區(qū)內(nèi)隨著固溶溫度的升高,α相球化率增加的同時(shí)其體積含量迅速減少,固溶時(shí)間的延長(zhǎng)有利于組織的均勻化,但對(duì)提高球化率的作用不大;固溶后隨著冷卻速度的降低α相的球化率增加,tc21合金經(jīng)925℃保溫2h慢冷后α相的球化率達(dá)到95%以上。對(duì)α相靜態(tài)球化的原因分析表明:晶界α相自身的形成特點(diǎn)是其球化的根本原因,其與晶內(nèi)初生α片交接處的存在對(duì)晶界α相的球化有一定貢獻(xiàn);晶內(nèi)α片的球化是一個(gè)片狀組織粗化的過(guò)程,依靠片層界面缺陷處的溶質(zhì)原子遷移進(jìn)行。

通過(guò)熱壓縮試驗(yàn)研究了具有初始β轉(zhuǎn)變組織的tc11鈦合金在兩相區(qū)800~980℃和應(yīng)變速率0.001~0.1s-1范圍內(nèi)的熱變形行為和組織演變。分析了該合金在試驗(yàn)參數(shù)范圍內(nèi)變形的應(yīng)力-應(yīng)變曲線特征。動(dòng)力學(xué)分析獲得該合金在兩相區(qū)變形的應(yīng)力指數(shù)和變形激活能分別為4.42和490.8kj.mol-1,說(shuō)明變形主要是位錯(cuò)的滑移和攀移過(guò)程。分析變形組織認(rèn)為,片層組織的球化和彎折是兩相區(qū)變形應(yīng)力軟化的原因。溫度和應(yīng)變速率嚴(yán)重影響片層組織球化過(guò)程的進(jìn)行,980℃,0.001s-1和0.01s-1,以及950℃,0.001s-1條件下變形有利于片層組織球化過(guò)程的充分進(jìn)行。900~980℃,0.001~0.1s-1球化過(guò)程中,變形到穩(wěn)態(tài)的等軸α直徑與溫度補(bǔ)償應(yīng)變速率參數(shù)z呈對(duì)數(shù)線性關(guān)系。

通過(guò)采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)tc4鈦合金電子束焊縫熔凝區(qū)形狀尺寸進(jìn)行預(yù)測(cè)研究.在大量工藝試驗(yàn)的基礎(chǔ)上,采集網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本,并對(duì)訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,通過(guò)確定合適的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)算法以及網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練次數(shù),建立了從聚焦電流、電子束流和焊接速度到焊縫熔深、熔寬、正面焊縫寬度、深寬比、焊縫余高、釘頭半角的bp網(wǎng)絡(luò)映射模型.結(jié)果表明,網(wǎng)絡(luò)的最大輸出相對(duì)誤差不超過(guò)5%,說(shuō)明該網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的映射能力,能滿足預(yù)測(cè)要求.

厚度預(yù)測(cè)模型的精度是影響厚度控制的重要因素。針對(duì)本項(xiàng)目國(guó)內(nèi)水平領(lǐng)先、最寬幅的"1+4"熱連軋生產(chǎn)線,根據(jù)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)獲取的5083寬幅鋁合金中厚板實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),在研究分析關(guān)鍵影響因素的基礎(chǔ)上,運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立了鋁合金寬幅中厚板厚度預(yù)測(cè)的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。其相對(duì)誤差在0.5%之內(nèi),高于已有模型預(yù)測(cè)精度,能實(shí)現(xiàn)高精度預(yù)報(bào)。應(yīng)用模型預(yù)測(cè)了5052寬幅鋁合金中厚板的出口厚度,結(jié)果表明,模型能較好的預(yù)測(cè)軋件厚度的變化,有很好的泛化能力。

為了研究雙相γ+α2鈦合金晶體中片層組織的承載特性,建立了相應(yīng)晶體不同取向力學(xué)性能的數(shù)學(xué)模型,并計(jì)算了γ相及γ+α2片層組織不同取向的承載力.通過(guò)對(duì)模型的數(shù)值求解,得到γ相和γ+α2片層組織的承載力隨不同加載方向的變化規(guī)律.計(jì)算結(jié)果表明:隨著α2相體積分?jǐn)?shù)的增加,γ+α2片層組織的最大承載力方向逐漸趨向平行于α2相的(0001)面,臨界α2相等價(jià)體積分?jǐn)?shù)為λe=30%.這從理論上解釋了γ+α2片層組織的最大承載力方向?yàn)槠叫杏讦?相的(0001)面這一傳統(tǒng)觀點(diǎn).這一結(jié)論成立的條件為α2相等價(jià)體積分?jǐn)?shù)λe>30%.

空調(diào)系統(tǒng)的負(fù)荷與諸多影響因素之間是一種多變量、強(qiáng)耦合、嚴(yán)重非線性的關(guān)系,且這種關(guān)系具有動(dòng)態(tài)性,因而傳統(tǒng)方法的預(yù)測(cè)精度不高。而動(dòng)態(tài)回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能更生動(dòng)、更直接地反映系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性。針對(duì)這個(gè)特點(diǎn),建立了基于elman型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空調(diào)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,并進(jìn)行了實(shí)例預(yù)測(cè)。文中還比較了elman網(wǎng)絡(luò)和bp網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的建模效果,仿真實(shí)驗(yàn)證明了elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有動(dòng)態(tài)特性好、逼近速度快、精度高等特點(diǎn),說(shuō)明elman網(wǎng)絡(luò)是一種新穎、可靠的負(fù)荷預(yù)測(cè)方法。

采用等溫壓縮實(shí)驗(yàn)研究了具有不同初始片層厚度(3μm和0.4μm)的tc11合金兩相區(qū)變形時(shí)的微觀組織演化,其中壓縮實(shí)驗(yàn)的變形溫度為920℃~980℃,應(yīng)變速率為0.1s-1~1s-1,變形量為30%~70%。金相分析表明具有片層組織的tc11合金兩相區(qū)變形時(shí)微觀組織演化主要為α片層的球化過(guò)程。進(jìn)一步的研究結(jié)果表明:在相同的變形工藝參數(shù)下,細(xì)片層組織(片層厚度0.4μm)的球化程度高于粗片層組織(片層厚度3μm);兩種初始片層厚度組織的球化程度均隨應(yīng)變的增加和應(yīng)變速率的降低而提高;變形溫度對(duì)兩者球化程度的影響存在不同的規(guī)律:粗片層組織的球化程度隨溫度的升高而增加,細(xì)片層組織的球化程度隨溫度的升高而降低;初始片層厚度和應(yīng)變是影響tc11合金片層組織球化的主要因素,在兩相區(qū)變形之前可通過(guò)β熱處理+快速冷卻得到細(xì)片層和采用反復(fù)鐓拔等大應(yīng)變變形得到片層完全球化的細(xì)晶等軸態(tài)組織。

對(duì)原始組織為不同粗細(xì)片層組織的ta15鈦合金板材在兩相區(qū)進(jìn)行75%的熱軋變形,并用金相法觀察變形后組織的球化行為,并分析變形機(jī)理。結(jié)果表明,晶內(nèi)片層狀α相隨變形量增加發(fā)生球化,球化程度與片層狀α相粗細(xì)有關(guān),粗片層狀組織發(fā)生扭曲和彎折,但等軸α晶粒較少;細(xì)片層狀組織大部分發(fā)生球化,生成均勻細(xì)小的等軸組織,這說(shuō)明原始組織片層狀越細(xì)則變形后球化程度越高,組織更均勻細(xì)小。

隨著我國(guó)城鄉(xiāng)建設(shè)的飛速發(fā)展,建筑火災(zāi)形勢(shì)日趨嚴(yán)峻,依靠傳統(tǒng)的管理技術(shù)和方法已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能適應(yīng)社會(huì)和民眾對(duì)安全的需要。針對(duì)某城市建筑火災(zāi)非線性時(shí)間序列,建立了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(wnn)預(yù)測(cè)模型,計(jì)算分析證明了該模型的可行性。該模型可與消防工作相結(jié)合,建立和實(shí)施城鄉(xiāng)綜合防災(zāi)減災(zāi)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)綜合防災(zāi)減災(zāi)的科學(xué)管理。

審計(jì)意見(jiàn)類型及其預(yù)測(cè)結(jié)果受到企業(yè)各利益相關(guān)方的高度關(guān)注。同時(shí)選用財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)為變量,構(gòu)建了基于鄰域粗糙集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的審計(jì)意見(jiàn)預(yù)測(cè)模型。將領(lǐng)域粗糙集作為bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前置系統(tǒng),在保持分類能力不變的前提下進(jìn)行指標(biāo)約簡(jiǎn),提取關(guān)鍵指標(biāo),再將約簡(jiǎn)的指標(biāo)體系作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入變量。以2013—2015年滬深a股176家公司數(shù)據(jù)作為研究樣本,采用三種模型進(jìn)行審計(jì)意見(jiàn)預(yù)測(cè)對(duì)比分析,結(jié)果表明：本模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到97.06%,與單純利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建?；騿渭兝秘?cái)務(wù)指標(biāo)建模的預(yù)測(cè)效果相比具有更好的預(yù)測(cè)效果。

采用comgis(組件式地理信息系統(tǒng))技術(shù)開發(fā)了結(jié)合專業(yè)震害分析模型的建筑物震害評(píng)估系統(tǒng),討論了基于bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和gis耦合模型的多層磚房震害預(yù)測(cè).研究表明:水平成層土地震反應(yīng)分析程序shake91在vb菜單下可直接調(diào)用,實(shí)現(xiàn)地震動(dòng)影響場(chǎng)計(jì)算的模塊化;bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于建筑物震害預(yù)測(cè)中,能達(dá)到較理想的效果,其計(jì)算模型在系統(tǒng)菜單下可直接調(diào)用;系統(tǒng)的gis空間分析功能可使震害預(yù)測(cè)結(jié)果與建筑物信息進(jìn)行空間匹配,實(shí)現(xiàn)地震災(zāi)害損失快速評(píng)估.

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空調(diào)負(fù)荷實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)模型——文章針對(duì)暖通空調(diào)系統(tǒng)優(yōu)化和預(yù)測(cè)控制，研究了利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行空調(diào)負(fù)荷預(yù)測(cè)的方法。

審計(jì)意見(jiàn)類型及其預(yù)測(cè)結(jié)果受到企業(yè)各利益相關(guān)方的高度關(guān)注.同時(shí)選用財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)為變量,構(gòu)建了基于鄰域粗糙集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的審計(jì)意見(jiàn)預(yù)測(cè)模型.將領(lǐng)域粗糙集作為bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前置系統(tǒng),在保持分類能力不變的前提下進(jìn)行指標(biāo)約簡(jiǎn),提取關(guān)鍵指標(biāo),再將約簡(jiǎn)的指標(biāo)體系作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入變量.以2013-2015年滬深a股176家公司數(shù)據(jù)作為研究樣本,采用三種模型進(jìn)行審計(jì)意見(jiàn)預(yù)測(cè)對(duì)比分析,結(jié)果表明:本模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到97.06％,與單純利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建?；騿渭兝秘?cái)務(wù)指標(biāo)建模的預(yù)測(cè)效果相比具有更好的預(yù)測(cè)效果.

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)機(jī)制,通過(guò)訓(xùn)練和學(xué)習(xí),達(dá)到對(duì)知識(shí)進(jìn)行分類、模式判別、聯(lián)想記憶等能力,巖土工程的災(zāi)害預(yù)測(cè)問(wèn)題可以看作是一個(gè)模式識(shí)別問(wèn)題,而巖土工程中變形情況的監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)模型的研究是礦山、建筑、水利等工程的一項(xiàng)重要課題,近年來(lái)安全監(jiān)測(cè)技術(shù)發(fā)展有了巨大的飛躍,呈現(xiàn)出"實(shí)時(shí)"、"遠(yuǎn)程"、"非接觸"的特點(diǎn)。針對(duì)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型監(jiān)測(cè)在巖土工程方面的應(yīng)用,應(yīng)用bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了對(duì)巖土工程安全監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào),并對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了分析,說(shuō)明了隱含層數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果誤差的影響。通過(guò)比對(duì),選擇了誤差最小的較優(yōu)組合對(duì)巖土工程進(jìn)行預(yù)測(cè)。

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型——利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的非線性映射能力,提出了一種基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型,指出該預(yù)測(cè)模型可對(duì)不同情況的工程造價(jià)進(jìn)行合理的預(yù)測(cè),實(shí)例檢驗(yàn)證明,該方法收斂速度快,預(yù)測(cè)的可靠性令人滿意?！　?/p>

以福建省公路旅客周轉(zhuǎn)量和貨物周轉(zhuǎn)量的統(tǒng)計(jì)資料為基礎(chǔ),結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)原理,應(yīng)用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立3維輸入、單輸出、隱層單元數(shù)為15的3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,分別對(duì)福建省公路旅客周轉(zhuǎn)量和貨物周轉(zhuǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè).結(jié)果表明,各月的旅客周轉(zhuǎn)量和貨物量預(yù)測(cè)值的最大相對(duì)誤差的絕對(duì)值分別為0.4890%和0.4495%.該模型具有簡(jiǎn)便實(shí)用、預(yù)測(cè)精度高的優(yōu)點(diǎn).