一种利用神经网络计算奥氏体不锈钢力学性能的方法技术

一种利用神经网络计算奥氏体不锈钢力学性能的方法，使用Ludwik模型建立神经网络，通过神经网络分析力深度压痕曲线，计算奥氏体不锈钢的力学性能。所述方法的具体步骤为：1)建立Ludwik模型；2)建立有限元仿真分析数据库：为了建立神经网络数据库，采用Ansys有限元软件进行仿真计算；3)创建神经网络；4)神经网络训练：用随机选择的一对输入和输出向量对神经网络进行训练；通过训练过程，神经网络能够学习输入和输出数据之间的近似关系；5)识别材料参数：通过优化程序找到材料参数，使实验观测值与神经网络模拟预测值之间的误差最小。本发明专利技术通过上述方法，提供了一种能够准确计算奥氏体不锈钢力学性能的方法。

【技术实现步骤摘要】
一种利用神经网络计算奥氏体不锈钢力学性能的方法
本专利技术属于力学性能分析领域，具体涉及一种利用神经网络计算奥氏体不锈钢力学性能的方法。
技术介绍
近一个世纪以来，人们一直在进行压痕试验，以获得材料的硬度。随着技术的进步，现在可以高精度地测量力和压痕深度。目前已经发展了表征应力应变法和有限元法，从力深度压痕曲线计算材料力学性能。奥氏体不锈钢的加工硬化行为是近一个世纪以来的一个重要课题。奥氏体不锈钢具有良好的力学性能和良好的焊接性，被广泛用作核反应堆部件等主结构。为了预测结构件的性能，必须深入了解结构件的本构特性。对于奥氏体不锈钢在本构行为方面已经做了一些努力，并提出了一些经验模型。利用模型中的应变硬化参数研究了变形过程中微观组织的变化和机理。这些经验常数的物理意义可通过与微观结构、位错平均自由程、析出物、晶粒度、合金元素、时效处理、试验温度和应变率、辐射效应、屈服强度、强度比、断裂韧性等相关联。在塑性变形过程中，奥氏体不锈钢的变形方式不同，主要取决于其成分和变形温度。在301不锈钢中，间隙元素C和N强化奥氏体和应变诱发马氏体，应变诱发马氏体在位错增殖和加工硬化中起作用。316L和316LN在变形初期表现为单滑移和晶面滑移。随着变形程度的增加，出现多处滑移。层错能量对晶粒孪晶的临界剪应力只具有间接影响，而层错密度和均匀滑移距离是影响孪晶临界剪应力的主要因素。金属材料产生加工硬化的主要机制包括位错强化、晶界强化、第二相粒子强化、应变诱发相变和变形孪晶。事实上，强化不是由单一机制决定的。在大多数情况下，它是多种机制结合的结果。加工硬化曲线是金属材料在一定的组织和变形条件下，宏观应力随应变的变化规律，通常通过单轴拉伸试验进行测量。304奥氏体不锈钢的单轴拉伸曲线如图1所示，304奥氏体不锈钢单轴拉伸试验的力学性能如表1所示。表1304奥氏体不锈钢单轴拉伸试验的力学性能材料屈服强度σy/MPa应变硬化指数n抗拉强度σu/MPa杨氏模量E/MPa3043150.49735192000加工硬化曲线可以用一定的数学模型来表征。常见金属材料通常采用Hollomon提出的模型：σ＝Kεn(1)其中σ是真应力，ε是真应变，K和n分别是拟合常数，通常称为应变硬化常数和应变硬化指数。Hollomon模型能够描述常见金属材料的加工硬化行为。在双对数图上绘制应力-应变数据，并在较高应变水平下拟合直线来评估这些参数。直线的斜率给出n值，ε＝1处的截距给出K值。在理想情况下，这两个流动参数应完全描述真应力-应变曲线的形状。K值表示材料的强度水平和成形过程中所需的力的大小，而n值与真实应力-应变曲线的斜率相关，表征材料延缓变形局部化能力。然而，许多材料在低应变下并不严格遵循Holloman模型。典型的，例如奥氏体不锈钢在低应变阶段，双对数坐标系下的加工硬化曲线具有明显的上翘，如图2所示。利用Holloman模型无法准确描述304奥氏体不锈钢的加工硬化曲线。提出了Ludwik模型描述奥氏体不锈钢的性能。用Ludwik模型来描述奥氏体不锈钢应力应变数据，能够描述双对数坐标系下的上翘。Ludwik模型:σ＝σy+Kεn(2)利用现在已有的表征应力应变法，计算了图4中304奥氏体不锈钢的压痕曲线，计算结果如表2所示。表征应力应变法的力学性能计算结果与单轴拉伸实验值误差很大，精度很差。表2已有的表征应力应变法计算奥氏体不锈钢力学性能材料屈服强度σy/MPa应变硬化指数n抗拉强度σu/MPa3044420.117579
技术实现思路
本专利技术创造提供一种利用神经网络计算奥氏体不锈钢力学性能的方法，基于Ludwik模型进行了有限元仿真，建立了数据库。用随机选择的一对输入和输出向量对神经网络进行训练。通过训练过程，神经网络能够学习输入和输出数据之间的近似关系。然后通过优化程序找到材料参数，使实验观测值与神经网络模拟预测值之间的误差最小。为了实现上述目的，本专利技术创造采用了如下技术方案：使用Ludwik模型建立神经网络，通过神经网络分析力深度压痕曲线，计算奥氏体不锈钢的力学性能。所述方法的具体步骤为：1)建立Ludwik模型；2)建立有限元仿真分析数据库：为了建立神经网络数据库，采用Ansys有限元软件进行仿真计算；3)创建神经网络；4)神经网络训练练：用随机选择的一对材料参数输入和力深度压痕曲线输出向量对神经网络进行训练；通过训练过程，神经网络能够学习输入和输出数据之间的近似关系；5)识别材料参数：通过优化程序找到材料参数，使实验观测值与神经网络模拟预测值之间的误差最小。所述的步骤1)中，具体步骤为：Ludwik模型为σ＝σy+Kεn，其中σ为应力，σy为屈服强度，K为应变硬化常数，ε为应变，n为应变硬化指数；使用上述模型模拟，通过σy、K、n三个参数，能够模拟奥氏体钢的单轴应力应变曲线。所述的步骤2)中，具体方法为：使用不同材料参数建立有限元分析数据库；对于一个给定的材料参数pi，需要模拟得到力深度曲线F(u,pi)和残余压痕直径；相关的数据被储存到数据库中，用来训练神经网络；数据库结构如表3所示；u1,···,um表示m离散深度值，p1,···,pn是n个材料参数的集合；表3中的每一行表示一个所谓的训练模式，F(u,pi)是相应模式的力；在训练网络之前，需要进行归一化，表示归一化值；对n个参数，它们在k个步骤中系统地变化，进行kn次有限元模拟；每一个模拟都提供了一条P-h压痕曲线作为m对力和深度，最后给出mkn种训练模式；表3数据库的结构所述的步骤2)中，归一化处理的具体方法为：采用下面的公式对压痕深度u、力F和材料参数pi归一化处理；其中，L＝下限值，U＝上限值，in＝输入数据的标准化，out＝输出数据的标准化；对于深度u,力F,输入in和输出out的上限和下限值总结在表4中。表4深度u,力F,输入in和输出out的上限和下限值uLuUFLFUinLinUoutLoutU0(μm)dmax(μm)0(N)20×dmax(N)-0.250.250.250.75所述的步骤3)中，具体方法为：偏差矩阵b与W×P之和为n，传递给传递函数f得到神经元的输出矩阵a；其中P是维数为R×1的输入矩阵，W是本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种利用神经网络计算奥氏体不锈钢力学性能的方法，其特征在于，使用Ludwik模型建立神经网络，通过神经网络分析力深度压痕曲线，计算奥氏体不锈钢的力学性能。/n

【技术特征摘要】
1.一种利用神经网络计算奥氏体不锈钢力学性能的方法，其特征在于，使用Ludwik模型建立神经网络，通过神经网络分析力深度压痕曲线，计算奥氏体不锈钢的力学性能。


2.根据权利要求所述的一种利用神经网络计算奥氏体不锈钢力学性能的方法，其特征在于，所述方法的具体步骤为：
1)建立Ludwik模型；
2)建立有限元仿真分析数据库：为了建立神经网络数据库，采用Ansys有限元软件进行仿真计算；
3)创建神经网络；
4)神经网络训练：用随机选择的一对材料参数输入和力深度压痕曲线输出向量对神经网络进行训练；通过训练过程，神经网络能够学习输入和输出数据之间的近似关系；
5)识别材料参数：通过优化程序找到材料参数，使实验观测值与神经网络模拟预测值之间的误差最小。


3.根据权利要求2所述的一种利用神经网络计算奥氏体不锈钢力学性能的方法，其特征在于，所述的步骤1)中，具体步骤为：
Ludwik模型为σ＝σy+Kεn，其中σ为应力，σy为屈服强度，K为应变硬化常数，ε为应变，n为应变硬化指数；使用上述模型模拟，通过σy、K、n三个参数，能够模拟奥氏体钢的单轴应力应变曲线。


4.根据权利要求2所述的一种利用神经网络计算奥氏体不锈钢力学性能的方法，其特征在于，所述的步骤2)中，具体方法为：
使用不同材料参数建立有限元分析数据库；对于一个给定的材料参数pi，需要模拟得到力深度曲线F(u,pi)和残余压痕直径；相关的数据被储存到数据库中，用来训练神经网络；
数据库结构如表3所示；u1,···,um表示m离散深度值；p1,···,pn是n个材料参数的集合；表3中的每一行表示一个所谓的训练模式，F(u,pi)是相应模式的力；在训练网络之前，需要进行归一化，表示归一化值；对n个参数，它们在k个步骤中系统地变化，进行kn次有限元模拟；每一个模拟都提供了一条P-h压痕曲线作为m对力和深度，最后给出mkn种训练模式。
表3数据库的结构








5.根据权利要求4所述的一种利用神经网络计算奥氏体不锈钢力学性能的方法，其特征在于，所述的步骤2)中，归一化处理的具体方法为：采用下面的公式对压痕深度u、力F和材料参数pi归一化处理；









其中，L＝下限值，U＝上限值，in＝输入数据的标准化，out＝输出数据的标准化；
对于深度u,力F,输入in和输出out的上限和下限值总结在表4中。
表4深度u,力F,输入in和输出out的上限和下限值














uL
uU
FL
FU
inL
inU
outL
outU


0(μm)
dmax(μm)
0(N)
20×dmax(N)
-0.25
0.25
0.25
0.75








6.根据权利要求2所述的一种利用神经网络计算奥氏体不锈钢力学性能的方法，其特征在于，
所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙明成，李英治，杨朝，王天鹏，
申请(专利权)人：辽宁东科电力有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁;21