基于机器学习的Ti-5Al-1.5Mo-1.8Fe低成本钛合金热加工图预测

作     者：牟义强 张洺川 乔泽 王枫 覃美玲 徐勤思 MU Yiqiang;ZHANG Mingchuan;QIAO Ze;WANG Feng;QIN Meiling;XU Qinsi

作者机构：沈阳航空航天大学民用航空学院辽宁沈阳110136 攀枝花市午跃科技有限公司四川攀枝花617000 

出 版 物：《沈阳工业大学学报》 (Journal of Shenyang University of Technology)

年 卷 期：2024年第46卷第3期

页      面：291-297页

学科分类：080503[工学-材料加工工程] 08[工学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 080502[工学-材料学] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基　　金：国家自然科学基金项目(51871220) 辽宁省自然科学基金计划项目(LACT-007) 

主　　题：低成本钛合金 Ti-5Al-1.5Mo-1.8Fe合金 热变形行为 热压缩实验 流变应力 机器学习模型 LSTM神经网络模型 加工图 

摘      要：为了研究Ti-5Al-1.5Mo-1.8Fe低成本钛合金的热变形行为,运用Instron 5869压缩实验机进行热压缩实验。构建了以变形温度、应变速率、应变为输入变量和流变应力为输出变量的6种机器学习模型,预测不同条件下该合金的流变应力值并评估检验模型的预测性能。根据预测表现最好的LSTM神经网络模型的预测数据绘制预测加工图,对照实验加工图评估检验其预测能力。结果表明:预测加工图能够较为准确地反映出Ti-5Al-1.5Mo-1.8Fe合金在应变为0.499时的可加工区域,与实验加工图的吻合程度较高,该方法能较好地预测Ti-5Al-1.5Mo-1.8Fe合金的热变形行为。