Ti2AlC-TiAl(Nb、B)復合材料熱處理工藝對力學性能影響的計算模擬研究.pdf

1、隨著航空航天等高科技領域的發(fā)展,對所用材料的性能要求越來越高,在高溫結構材料中,Ti2AlC/TiAl復合材料由于其密度低,比強度、比剛度高,且在高溫下保持較高的強度和剛度,是很有前景的高溫結構材料。Ti-Al合金在航空發(fā)動機和火箭推進系統(tǒng)采用的新一代高溫結構材料中成為極具吸引力的候選材料之一。隨著我國提出了節(jié)能減排的目標和要求,降低能耗在科學實驗中也顯得尤為重要。人工神經網絡是一門新興的研究方法,它被認為是可以解決材料設計或性能預測的

2、最有希望的方法之一,并且人工神經網絡可以節(jié)約成本,避免過多的試驗,能夠節(jié)省大量的人力物力。
　　 本課題組前期采用熱爆反應合成法制備了TiAl及TiAl(Nb、B)金屬間化合物粉末,利用放電等離子燒結技術(SPS),原位制備了Ti2AlC/TiAl和Ti2AlC/TiAl(Nb、B)復合材料。在此基礎上,設計了兩種熱處理工藝:多步熱處理和快速升溫熱處理,詳細研究了兩種熱處理工藝對Ti2AlC/TiAl復合材料力學性能(顯微硬度,

3、彎曲強度)的影響。
　　 本文采用MATLAB軟件中的神經網絡工具箱對Ti2AlC/TiAl(Nb、B)復合材料進行預測及優(yōu)化。MATLAB語言不同于其他高級語言的特點,被稱為第四代計算機語言,MATLAB語言由于簡單快捷,使人們從繁瑣的代碼中解放出來。BP神經網絡是工藝優(yōu)化的一種有效方法,既達到優(yōu)化Ti2AlC/TiAl復合材料工藝的目的,又節(jié)約研究成本,且能提高研究效率。在分析BP網絡算法、非線性映射能力、泛化能力、存在問題

4、基礎上,探討了BP網絡對Ti2AlC/TiAl復合材料性能的適用性。在制備Ti2AlC/TiAl復合材料時,借助正交試驗對復合材料性能的各影響因素進行分析、快速找出對復合材料性能影響最大的因素。該方法不僅可以預測Ti2AlC/TiAl(Nb、B)復合材料的力學性能,而且可以對復合材料的工藝進行優(yōu)化。通過對Ti2AlC/TiAl復合材料制備及熱處理工藝進行分析研究,利用模擬試驗,理論機理分析,建立模型和BP神經網絡相結合的方法,對Ti2A

5、lC/TiAl(Nb、B)復合材料的力學性能進行預測,結果表明BP模型預測出的結果與實驗結果相比誤差較小。由于當給BP神經網絡模型輸入的樣本是其在學習過程中未曾“見過”的樣本時,神經網絡可以給出正確的輸出,并且泛化精度在生產工藝允許范圍內。所以,預測模型仿真試驗代替真實的試驗、預測模型仿真值代替真正的試驗結果是可行的。再次進行實驗時可以利用BP神經網絡模型更好的指導實驗。
　　 人工神經網絡在進行預測時是使用的試驗數據,因此,它