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压铸Al-Si-Mg合金凝固组织CA模拟与机器学习的研究

压铸Al-Si-Mg合金凝固组织CA模拟与机器学习的研究

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作者：郝永志华南理工大学

学位级别：硕士

Al-Si-Mg合金由于其高的比强度、良好的铸造性能和耐腐蚀性,广泛应用于高真空压铸(HVDC)零部件的制备。产品复杂的结构和冷却系统的设计使铸件各部位凝固条件存在区别,导致铸件局部的凝固组织和力学性能具有明显的差异。采用数值模拟技... 详细信息

Al-Si-Mg合金由于其高的比强度、良好的铸造性能和耐腐蚀性,广泛应用于高真空压铸(HVDC)零部件的制备。产品复杂的结构和冷却系统的设计使铸件各部位凝固条件存在区别,导致铸件局部的凝固组织和力学性能具有明显的差异。采用数值模拟技术预测和研究不同成分和工艺参数下压铸Al-Si-Mg合金的凝固组织,可以指导实际生产中的产品开发和工艺优化。然而鉴于当前计算机硬件、数值模型、计算方法的发展水平,元胞自动机法(CA)模拟的最大计算域仅能达到几个毫米,无法实现铸件全域凝固组织的模拟预测,而结合机器学习模型可以进行此领域的研究。本文的主要研究工作包括:(1)采用CA模拟压铸Al-Si-Mg合金的凝固组织,结合实验数据,研究Si含量和冷却速度对Al-Si-Mg合金枝晶和共晶形成的影响;(2)开展机器学习的反向传播神经网络(BPNN)的模型与算法设计,结合温度场计算和CA组织模拟,进行铝合金压铸件全域晶粒尺寸的预测研究,并初步应用于实际导轮压铸件。首先,建立压铸Al-Si-Mg合金凝固组织CA模拟的数学模型及算法,结合Python和GPU并行计算的能力完成相关程序的设计。进行了CA模拟的α-Al晶粒与实验数据的对比验证,讨论了凝固过程晶粒的生长与溶质分布。结果表明,在高晶核密度区域,晶粒的生长被限制;凝固至共晶温度时,Al-7Si-0.3Mg合金液相中溶质Mg的浓度更高;在具有高冷却速度和窄凝固区间合金的试样中,压室预结晶(ESCs)对α-Al晶粒的生长具有较大影响。进行了CA模拟的共晶β-Si相与实验数据的对比验证,定量统计了凝固结束时初生α-Al相、共晶α-Al相和共晶β-Si相的体积分数。结果表明,对于成分相同的合金,冷却速度可以改变初生α-Al相和共晶α-Al相的体积分数,但影响程度较小。为了实现压铸件全域晶粒尺寸的预测,建立了BPNN的数学模型及其训练的算法,并结合温度场计算和CA模拟技术,提出了晶粒尺寸预测的计算方法:首先,基于温度场模拟和特征工程构建压铸件单元的凝固时刻集;其次,采用已验证的CA模型模拟压铸件多个单元的凝固组织,计算其晶粒尺寸并构建CA模拟数据库;将CA模拟数据库输入BPNN模型,经训练并验证后获得凝固时刻与晶粒尺寸的映射关系;最后,基于此映射关系与压铸件全部单元的凝固时刻集,预测压铸件全域的晶粒尺寸。结合Python和C/C++进行上述计算的程序设计,并初步应用于Al-7Si-Mg导轮压铸件。结果表明,所建立的压铸件全域晶粒尺寸预测方法具有快速、准确、低成本的优势。

关键词：高真空压铸凝固组织元胞自动机反向传播神经网络压铸件全域晶粒尺寸

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