清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Investigation on the fracture mechanism and constitutive relations of a typical Ni-based superalloy

材料科学 高温合金 酒窝 极限抗拉强度 动态再结晶 聚结(物理) 变形(气象学) 复合材料 本构方程 粒子群优化 冶金 热力学 微观结构 热加工 算法 有限元法 物理 天体生物学 计算机科学
作者
Xiao–Min Chen,Liao–Yuan Nie,Hongwei Hu,Y.C. Lin,Jian Zhang,Xiaojie Zhou,Xianzheng Lu,Jian Chen,Yanxing Liu
出处
期刊:Materials today communications [Elsevier BV]
卷期号:35: 105612-105612 被引量:18
标识
DOI:10.1016/j.mtcomm.2023.105612
摘要

The hot tensile behavior of a typical Ni-based superalloy is elucidated using a microcomputer-controlled electronic universal testing machine at various deformation temperatures (920–1010 °C) and strain rates (0.001–0.01 s−1). Further, the influence of deformation parameters on the fracture characteristics is clarified. The results reveal that the tensile stress speedily rises to a peak level, beyond which it continuously declines until the final rupture. Moreover, numerous dimples exist on the fracture surface, and tenacity nests appear between adjacent dimples, suggesting that micro-void coalescence is the primary failure mechanism. Meanwhile, almost completed dynamic recrystallization (DRX) at elevated deformation temperature and slow strain rate promotes the intergranular fracture of the tested superalloy. Besides, an Arrhenius-type (AT) constitutive model and an artificial neural network (ANN) combined with particle swarm optimization (PSO) algorithms are established and validated. The maximum value of the mean absolute relative error (MARE) for the AT model is 9.74%, while it decreases to 4.20% for the PSO-ANN model. The correlation coefficient (R) increases from 0.9050 for the AT model to 0.9737 for the PSO-ANN model. Overall, it is demonstrated that the established PSO-ANN model has a high prediction performance and is an effective model for reproducing the hot tensile behavior of the tested superalloy.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
林海完成签到 ,获得积分10
17秒前
20秒前
Lillianzhu1完成签到,获得积分10
20秒前
ROMANTIC完成签到 ,获得积分0
24秒前
ccc发布了新的文献求助10
26秒前
冰河完成签到 ,获得积分10
37秒前
L_x完成签到 ,获得积分10
42秒前
46秒前
河鲸完成签到 ,获得积分10
1分钟前
yes完成签到 ,获得积分10
1分钟前
激动的似狮完成签到,获得积分0
1分钟前
我独舞完成签到 ,获得积分10
1分钟前
koto完成签到,获得积分10
1分钟前
shining完成签到,获得积分10
1分钟前
tcy完成签到,获得积分10
2分钟前
lily完成签到 ,获得积分10
2分钟前
欢呼亦绿完成签到,获得积分10
2分钟前
vbnn完成签到 ,获得积分10
3分钟前
研友_ZzrWKZ完成签到 ,获得积分10
3分钟前
3分钟前
3分钟前
Charles发布了新的文献求助10
3分钟前
wxy2011完成签到 ,获得积分10
3分钟前
Charles完成签到,获得积分10
3分钟前
缓慢怜菡举报ccccc求助涉嫌违规
4分钟前
不安的如天完成签到,获得积分10
4分钟前
彭于晏应助ZRZR采纳,获得10
4分钟前
缓慢怜菡给ccccc的求助进行了留言
4分钟前
5分钟前
ZRZR发布了新的文献求助10
5分钟前
5分钟前
大雪完成签到 ,获得积分10
5分钟前
Tong完成签到,获得积分0
5分钟前
kuan_完成签到 ,获得积分10
5分钟前
大大完成签到 ,获得积分10
6分钟前
科研牛马完成签到 ,获得积分10
6分钟前
6分钟前
刘成奥发布了新的文献求助10
6分钟前
走啊走完成签到,获得积分0
6分钟前
Caden完成签到 ,获得积分10
6分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Various Faces of Animal Metaphor in English and Polish 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Photodetectors: From Ultraviolet to Infrared 500
On the Dragon Seas, a sailor's adventures in the far east 500
Yangtze Reminiscences. Some Notes And Recollections Of Service With The China Navigation Company Ltd., 1925-1939 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6353116
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8167953
关于积分的说明 17191319
捐赠科研通 5409118
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2863594
邀请新用户注册赠送积分活动 1840960
关于科研通互助平台的介绍 1689819