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
陈叉叉完成签到 ,获得积分10
13秒前
Akim应助Gentlegirl采纳,获得10
17秒前
25秒前
华仔应助Gumc采纳,获得10
26秒前
1分钟前
1分钟前
可爱的函函应助咎如天采纳,获得10
1分钟前
西山菩提完成签到,获得积分10
2分钟前
科研通AI6.1应助咎如天采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
MchemG完成签到,获得积分0
2分钟前
Gentlegirl发布了新的文献求助10
2分钟前
科研通AI6.2应助咎如天采纳,获得10
2分钟前
3分钟前
wanci应助咎如天采纳,获得10
3分钟前
雪糕发布了新的文献求助10
3分钟前
Gentlegirl完成签到,获得积分10
3分钟前
朴BOSS完成签到,获得积分10
3分钟前
阿弥陀佛完成签到 ,获得积分10
3分钟前
打打应助雪糕采纳,获得10
3分钟前
酷波er应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
3分钟前
3分钟前
朴BOSS完成签到,获得积分10
3分钟前
4分钟前
禹宛白发布了新的文献求助10
4分钟前
领导范儿应助iris采纳,获得10
4分钟前
4分钟前
GOO11发布了新的文献求助10
4分钟前
4分钟前
小羊皮革完成签到,获得积分20
4分钟前
小羊皮革发布了新的文献求助10
4分钟前
student完成签到,获得积分10
5分钟前
5分钟前
iris发布了新的文献求助10
5分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
5分钟前
隐形曼青应助科研通管家采纳,获得200
5分钟前
情怀应助小羊皮革采纳,获得10
5分钟前
星辰大海应助zyx采纳,获得10
5分钟前
丹丹完成签到 ,获得积分10
6分钟前
高分求助中
Overcoming Stigma and Bias in Obesity Management 800
Malcolm Fraser : a biography 700
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Bounds for Statistical Estimation in Semiparametric Models 500
Climate change and sports: Statistics report on climate change and sports 500
Forced degradation and stability indicating LC method for Letrozole: A stress testing guide 500
Ideology and Meaning-Making under the Putin Regime 450
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 6473202
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8276515
关于积分的说明 17646777
捐赠科研通 5552924
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2909699
邀请新用户注册赠送积分活动 1886472
关于科研通互助平台的介绍 1738341