粉末冶金Al-5.6Zn-2Mg合金在热压缩过程中加工硬化特性及本构模型的比较

在300~5000℃、应变速率为0.1~0.0001 s−1的条件下,在万能试验机上对Al-5.6Zn-2Mg铝合金进行热压缩试验,以确定动态再结晶开始时的加工硬化速率曲线σ_(c)(ε_(c))l以及关键特征σ_(c)(ε_(c))l、σ_(p)(ε_(p))和σ_(ss)与Z系数之间的相关性。使用了四个本构模型,Arrhenius模型、改进的Johnson-Cook模型(MJC)、改进的Zerilli-Armstrong模型(MZA)和开发的人工神经网络(ANN)。结果表明,ANN型模型和Arrhenius模型的相对误差的绝对平均值最低,分别为0.486%和3.36%,MZA型模型和MJC型模型的相对误差的绝对平均值较高,分别为8.84%和3.93%。由于Arrhenius模型能够处理各种因素之间的非线性关系,因此它被认为是最合适的预测模型,但在材料性质未知或实验数据有限的情况下,MJC模型可能是一种更简单的替代方法。MZA模型不适合估计热压缩时的流变应力。此外,训练最好的神经网络模型的预测性能最好,相对误差的绝对平均值为0.486%,R值为0.99。