已入深夜,您辛苦了!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,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Study of Thermal Compression Constitutive Relation for 5182-Sc-Zr Alloy Based on Arrhenius-Type and ANN Model

材料科学 合金 本构方程 流动应力 微观结构 变形(气象学) 人工神经网络 阿累尼乌斯方程 压缩(物理) 电子背散射衍射 应变率 冶金 复合材料 结构工程 计算机科学 活化能 人工智能 工程类 化学 有机化学 有限元法
作者
Jingxiao Li,Xiaofang Yang,Yulong Zhu,Yongfa Zhang,Youcai Qiu,Robert E. Sanders
出处
期刊:Crystals [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:12 (5): 611-611 被引量:5
标识
DOI:10.3390/cryst12050611
摘要

Hot compression experiments were performed on alloy 5182 with small additions of Sc and Zr. The 5182 alloy containing Sc and Zr is critical for expanding the 5182 alloy’s range of applications, and a thorough understanding of its thermal processing behavior is of great importance to avoid processing defects. Alloy microstructure, including grain structures and Al3(ScxZr1−x) dispersoids were analyzed by EBSD and TEM. Stable flow stresses were observed below a strain rate of 1 s−1 for the Sc-Zr containing alloy. The results of constitutive models, with and without strain−compensation, and artificial neural network (ANN) were used to compare to the experimental results. The Al3(ScxZr1−x) dispersoid data was introduced into the ANN model as a nonlinear influence factor. Addition of the Al3(ScxZr1−x) dispersoid information as input data improved the accuracy and practicality of the artificial neural network in predicting the deformation behavior of the alloy. The squared correlation coefficients of ANN prediction data reached 0.99.

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
刚刚
刚刚
wwwwww完成签到,获得积分20
刚刚
huanfeng发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
忧伤的薯片完成签到 ,获得积分10
2秒前
2秒前
桐桐应助平常心锁采纳,获得10
3秒前
Dolbar完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
5秒前
5秒前
7秒前
蔡能涛完成签到 ,获得积分10
8秒前
幽默的连虎关注了科研通微信公众号
9秒前
9秒前
11秒前
Dreamchaser发布了新的文献求助10
11秒前
nieziyun完成签到 ,获得积分10
11秒前
12秒前
地兮完成签到 ,获得积分10
12秒前
12秒前
沉默访旋完成签到,获得积分10
12秒前
zyj完成签到 ,获得积分10
13秒前
钦钦发布了新的文献求助10
13秒前
Dolbar发布了新的文献求助10
14秒前
cdercder应助孜嗷赵采纳,获得10
15秒前
肖肖完成签到,获得积分10
15秒前
可可钳完成签到,获得积分10
16秒前
段鹏鹏发布了新的文献求助10
16秒前
恒星的恒心完成签到 ,获得积分10
16秒前
充电宝应助yyxx采纳,获得10
16秒前
有魅力花瓣完成签到,获得积分20
18秒前
菲菲发布了新的文献求助10
19秒前
sadsa完成签到,获得积分0
19秒前
gulugulu发布了新的文献求助10
21秒前
mk91完成签到,获得积分10
21秒前
英姑应助怕孤单的天磊采纳,获得10
23秒前
24秒前
Hello应助段鹏鹏采纳,获得10
26秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(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
Bend stiffness of submarine cables – an experimental and numerical investigation 5000
Advanced Weaponeering Fourth Edition, Volume 2 1000
Weaponeering: An Introduction Fourth Edition, Volume 1 1000
悉尼大学博士学位论文,题目:Modelling and testing of one-sided stitched laminated composites. 作者:Kristopher P. Plain 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
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 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7542575
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9126475
关于积分的说明 19498274
捐赠科研通 7138560
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3258431
关于科研通互助平台的介绍 2425759
邀请新用户注册赠送积分活动 2246582