Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Sử dụng Mạng Nơ-ron Nhân tạo để Nghiên cứu Ảnh hưởng của Nhiệt độ đến Quy trình Ép Nóng Hợp kim Magie AZ61
Tóm tắt
Quy trình ép nóng hợp kim magie liên quan đến nhiều thông số chế biến, trong đó nhiệt độ phôi là một trong những thông số ảnh hưởng trực tiếp đến giới hạn kéo của sản phẩm hoàn thiện. Các thí nghiệm ép nóng liên quan đến ống hình chữ nhật được thực hiện ở các nhiệt độ phôi được chọn là 320, 350, 380 và 400 °C. Phân tích mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) sau đó được thực hiện với các bước tăng 10 °C giữa nhiệt độ 320 và 400 °C. Kết quả là, sản phẩm hợp kim magie có thể đạt được với giới hạn kéo tối ưu, cũng như khoảng nhiệt độ phù hợp nhất cho việc làm nóng phôi trong quy trình ép nóng. Nghiên cứu này chủ yếu khám phá mối quan hệ giữa nhiệt độ phôi và giới hạn kéo sản phẩm trong quá trình ép nóng hợp kim magie, đồng thời tìm ra khoảng nhiệt độ tối ưu thông qua phân tích ANN và phân tích mối quan hệ giữa nhiệt độ và giới hạn kéo của ống hình chữ nhật ở các tốc độ ép và tỷ lệ ép khác nhau. Tiếp theo đó, các thí nghiệm được thực hiện để xác nhận độ chính xác của kết quả bằng cách sử dụng phân tích ANN ở các tốc độ ép và tỷ lệ ép khác nhau. Cuối cùng, việc quan sát cấu trúc vi mô cho phép các nhà nghiên cứu thu được mối quan hệ giữa kích thước của tinh thể hạt trong sản phẩm hợp kim magie ở các nhiệt độ hình thành khác nhau.
Từ khóa
#hợp kim magie #ép nóng #mạng nơ-ron nhân tạo #nhiệt độ phôi #giới hạn kéoTài liệu tham khảo
Chang T.C., Wang J.Y., O, C. M., & Lee, S. (2003). Grain refining of magnesium alloy AZ31 by rolling. Journal of Materials Processing Technology, 140, 588–591
F. K. Chen T. B. Huang C. K. Chang (2003) ArticleTitleDeep drawing of square cups with magnesium alloy AZ31 sheets International Journal of Machine Tools & Manufacture 43 1553–1559
Dieter G. E. (1988). Mechanical Metallurgy, McGraw-Hill
Louis, B. (2004). Casting of magnesium alloys on hot and cold chamber die casting machines. International Magnesium Conference in Taipei. R.O.C., pp. 153–169
E. Doege K. Dröder (2001) ArticleTitleSheet metal forming of magnesium wrought alloys-formability and process technology Journal of Materials Processing Technology 115 14–19 Occurrence Handle10.1016/S0924-0136(01)00760-9
H. Ferkel B. L. Mordike (2001) ArticleTitleMagnesium strengthened by SiC nanopartielces Materials Science and Engineering A 298 193–199 Occurrence Handle10.1016/S0921-5093(00)01283-1
H. Friedrich S. Schumann (2001) ArticleTitleResearch for a ‘new age of magnesium’ in the automotive industry Journal of Materials Processing Technology 117 276–281 Occurrence Handle10.1016/S0924-0136(01)00780-4
Ham, F. M. (2001). Principles of Neurocomputing for Science and Engineering. McGraw Hill
K. Hans Raj R. S. Sharma S. Srivastava C. Patvardhan (2000) ArticleTitleModeling of manufacturing processes with ANNs for intelligent manufacturing International Journal of Machine Tools & Manufacture 40 851–868
A. B. Haykin (1994) Neural Networks: Comprehensive Foundations Macmillan College Publishing Company New York
S. H. Hsiang J. L. Kuo (2003) ArticleTitleAn investigation on the hot extrusion process of magnesium alloy sheet Journal of Materials Processing Technology 140 6–12 Occurrence Handle10.1016/S0924-0136(03)00693-9
M. Inamdar P. P. Date K. Narasimhan S. K. Maiti U. P. Singh (2000) ArticleTitleDevelopment of an Artificial Neural Network to Predict Springback in Air Vee Bending International Journal of Advanced Manufacturing Technology 16 376–381
Y. Y. Li J. Bridgwater (2000) ArticleTitlePrediction of extrusion pressure using an artificial neural network Powder Technology 108 65–73 Occurrence Handle10.1016/S0032-5910(99)00254-5
I. P. Moreno T. K. Nandy J. W. Jones J. E. Allison T. M. Pollock (2001) ArticleTitleMicrostructural characterization of a die-cast magnesium-rare earth alloy Scripta Materialia 45 143–149 Occurrence Handle10.1016/S1359-6462(01)01179-4
R. K. Ohdar S. Pasha (2003) ArticleTitlePrediction of the process parameters of metal powder preform forging using artificial neural network (ANN) Journal of Materials Processing Technology 132 227–234 Occurrence Handle10.1016/S0924-0136(02)00931-7