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基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的6005A鋁合金擠壓在線淬火力學(xué)性能預(yù)測

2020-06-11 01:05張德軍林春梅孫巧妍呂正風(fēng)
輕合金加工技術(shù) 2020年1期
關(guān)鍵詞:伸長率淬火徑向

張德軍,林春梅,孫巧妍,呂正風(fēng)

(1. 煙臺南山學(xué)院 工學(xué)院,山東 煙臺 265713;2.山東南山鋁業(yè)股份有限公司,山東 煙臺 265713)

6005A鋁合金以其良好的擠壓性能和熱處理后合理的強度性能成為現(xiàn)代軌道交通車輛的主要用材。一般情況下6005A鋁合金都是采用擠壓在線淬火后T5時效狀態(tài)來獲得較好的力學(xué)性能。劉靜安[1]研究了軌道車輛用大型特種鋁型材的擠壓在線淬火生產(chǎn)過程對6005A鋁合金強度的影響。王志偉、汪明樸等[2]研究了在線擠壓淬火工藝對地鐵列車用6005A鋁合金力學(xué)性能及微觀組織影響。沈健、李彥利等[3]研究了在線淬火工藝對6005A鋁合金擠壓型材組織與性能的影響。他們都通過實驗的方法得出了擠壓在線淬火工藝參數(shù)對材料力學(xué)性能影響的大致規(guī)律。但是至今還沒有一種數(shù)學(xué)模型來準(zhǔn)確地描述擠壓在線淬火工藝參數(shù)和力學(xué)性能之間的關(guān)系,從而根據(jù)加工工藝參數(shù)準(zhǔn)確地預(yù)測產(chǎn)品的力學(xué)性能。

目前,F(xiàn)OROUZAN和AKABARZADEH[4]研究了利用反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測AA3004鋁合金在冷軋和熱軋過程中的力學(xué)性能。楊夏煒等[5]研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在A357鋁合金熱處理過程中預(yù)測力學(xué)性能。但在鋁合金擠壓過程中利用徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對材料的力學(xué)性能進行預(yù)測研究較少,本課題通過對6005A鋁合金在不同的擠壓在線淬火工藝參數(shù)為輸入對象,產(chǎn)品T5時效狀態(tài)的拉伸試樣的力學(xué)性能為輸出對象,建立徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來預(yù)測6005A鋁合金在不同的在線淬火工藝參數(shù)下的力學(xué)性能。

1 實驗材料與方法

本實驗的6005A鋁合金材料化學(xué)成分按照國標(biāo)GB/T3190-2008要求制造,其化學(xué)成分如表1所示。鑄錠在Wagstaff自動半連續(xù)鑄造機中鑄造,均勻化處理后在82 MN擠壓機上擠壓并在線空冷淬火,擠壓比為44.7,所有試樣的厚度為5 mm。擠壓溫度范圍為490℃~550℃,擠壓速度范圍為1 m/min~5 m/min,然后所有試樣都要進行1%~3%的拉伸矯直,經(jīng)175℃、8 h時效處理。力學(xué)性能拉伸實驗利用INSTRON5960萬能材料試驗機,按照標(biāo)準(zhǔn)GB/T228-2002《金屬材料室溫拉伸試驗方法》執(zhí)行。試樣的實驗參數(shù)和結(jié)果列于表2。

表1 6005A鋁合金化學(xué)成分(質(zhì)量分數(shù)/%)Table 1 Compositions of 6005A aluminum alloy(wt/%)

表2 正交實驗6005A-T5型材力學(xué)性能實驗值Table 2 Mechanical properties of 6005A-T5 profile by orthogonal experiment

2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立

在本研究中利用徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)預(yù)測在線擠壓淬火工藝參數(shù)對材料力學(xué)性能的影響。將表2中試樣的擠壓溫度、擠壓速度作為徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量,將鋁型材的抗拉強度、屈服強度和伸長率作為輸出徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出變量。徑向基網(wǎng)絡(luò)采用高斯函數(shù)y=e-x2作為傳遞函數(shù),函數(shù)在中心0附近下降最快,函數(shù)的選擇性最強,因此需要將原始的擠壓過程參數(shù)和拉伸實驗數(shù)據(jù)進行歸一化處理。歸一化處理函數(shù)如下式所示:

(1)

式中:

X—試樣的原始數(shù)據(jù);

X(min)—對應(yīng)數(shù)據(jù)的最小值;

X(max)—最大值;

X(norm)—規(guī)范化后的實驗數(shù)值。

通過上式可知其范圍一定在[0,0.8]以內(nèi)。將表2中的數(shù)據(jù)歸一化處理后,前32組用于對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,利用后16組用于對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢驗;為了確定隱含層神經(jīng)元的數(shù)量,采用平均相對誤差的絕對值(AARE)來衡量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測的精度:

(2)

式中:

Ti—表2中的檢測數(shù)值;

Yi—徑向基網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測值。

分別對1-12個隱含層神經(jīng)單元網(wǎng)絡(luò)模型利用表2中的后16組數(shù)據(jù)進行檢驗,算出不同隱含層神經(jīng)單元數(shù)的平均相對誤差值如圖1所示。由圖1可知綜合考慮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測系統(tǒng)的三個輸出神經(jīng)元的誤差,當(dāng)隱含層神經(jīng)單元數(shù)為9時三個力學(xué)性能輸出變量伸長率、抗拉強度和屈服強度的誤差都取得最小值,因此確定徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的隱含層神經(jīng)元的數(shù)量為9,基于徑向基的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)力學(xué)性能預(yù)測系統(tǒng)模型結(jié)構(gòu)如圖2所示。系統(tǒng)以6005A鋁合金擠壓過程的擠壓溫度和擠壓速度為輸入變量,以鋁型材的材料力學(xué)性能參數(shù)斷后伸長率、抗拉強度、屈服強度為輸出變量。通過試湊法得出當(dāng)隱含層神經(jīng)單元數(shù)為9時,預(yù)測系統(tǒng)三個輸出變量具有較小的平均絕對相對誤差,斷后伸長率、屈服強度抗、拉強度的平均絕對相對誤差分別為0.7%、1.44%和1.9%,預(yù)測系統(tǒng)能夠較好的根據(jù)擠壓溫度和擠壓速度預(yù)測型材的力學(xué)性能。

3 結(jié)果與分析

根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,繪制出6005A鋁合金在不同的擠壓溫度和擠壓速度下的斷后伸長率、屈服強度、抗拉強度的三維網(wǎng)格圖和等高線圖如圖3和圖4所示。由圖中可以看出,6005A鋁合金在其他工藝制度相同的條件下,型材的抗拉強度和屈服強度都隨擠壓溫度和擠壓速度先升高再降低。在擠壓溫度為543℃,擠壓速度為3.82 m/min時屈服強度和抗拉強度取得最大值,分別為235.7 N/mm2和287.6 N/mm2。這是因為當(dāng)擠壓溫度較低時隨著擠壓溫度的升高,有利于提高材料的固溶效果,提高6005A鋁合金的強度,但隨著溫度的進一步升高,當(dāng)溫度大于543℃以后,過高的擠壓溫度容易使材料過熱、晶粒過度長大而使材料的性能下降;當(dāng)擠壓速度較低時,隨著擠壓速度的提高,淬火轉(zhuǎn)移時間減少,材料的出口溫度升高有利于提高材料的強度,但當(dāng)擠壓速度大于3.82 m/min后過高的擠壓速度產(chǎn)生過多的變形熱使材料晶粒異常長大,甚至在材料表面產(chǎn)生微裂紋這都會降低合金的強度。這與文獻[2]中王志偉的實驗結(jié)果基本一致,材料的斷后伸長率在擠壓溫度為513℃、擠壓速度為3.9 m/min時取得最大值16.03%,這是因為擠壓速度較高,淬火轉(zhuǎn)移時間短,溫度較低不利于材料晶粒長大,因此伸長率較好。在擠壓溫度為548℃、擠壓速度為1.98 m/min時伸長率最低、只有11.7%,這是因為較高的擠壓溫度和較低擠壓速度使材料晶粒顯著長大,影響了材料的性能。

6005A鋁合金在地鐵高速列車上使用的性能要求為:抗拉強度Rm≥250 N/mm2,屈服強度Rp0.2≥210 N/mm2,斷后伸長率A≥8%,因此材料的斷后伸長率都能符合材料性能要求,而對于抗拉強度和屈服強度,只要控制擠壓溫度在527℃~554℃之間,擠壓速度控制在2.2 m/min~4.4 m/min之間就能滿足要求。為了提高生產(chǎn)效率同時兼顧盡量提高斷后伸長率,選定擠壓溫度為540℃、擠壓速度為4 m/min進行擠壓生產(chǎn),并隨機抽取12組樣本進行力學(xué)性能檢測,檢測結(jié)果如圖5所示。檢測結(jié)果基本圍繞預(yù)測值上下小幅波動,證明了基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的6005A鋁合金在線擠壓淬火預(yù)測力學(xué)性能的模型是準(zhǔn)確的。

圖6是擠壓產(chǎn)品T5時效后電解拋光的金相圖片。由于采用在線風(fēng)冷淬火,冷卻速度不如水冷淬火,雖然有少量的Mg2Si相的非均勻析出和長大,但晶粒尺寸分布相對均勻,晶粒尺寸都控制100 μm以內(nèi),使材料具有相對較好的力學(xué)性能。

4 結(jié) 論

1)建立了基于徑向基的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)力學(xué)性能預(yù)測系統(tǒng)模型,通過試湊法確定當(dāng)隱含層神經(jīng)單元數(shù)為9時輸出變量伸長率、抗拉強度和屈服強度的誤差都取得最小值。

2)分別建立了在不同的擠壓速度和溫度下6005A鋁合金擠壓在線淬火、T5時效后的斷面伸長率、屈服強度、抗拉強度的三維網(wǎng)格圖和等高線圖,確立了6005A鋁合金確保力學(xué)性能的擠壓溫度和擠壓速度分別為540℃和4 m/min。

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