钛合金超塑性变形过程中的高斯回归预测

在预设实验条件下,利用Gleeble-3500D热模拟机,完成了钛合金TC4高温超塑性拉伸试验。然后利用处理高度非线性问题的高斯回归技术,借助MATLAB语言编程,对高温超塑性拉伸过程中的流变应力进行了预测,其平均绝对误差0.67 MPa,平均相对误差2.91%。与神经网络预测结果相比,其预测精度更高且简单易行,是钛合金超塑性变形过程中参数预测和优化的可行工具。

AZ31镁合金高温压缩实验的高斯回归预测

利用Gleeble-1500D热模拟机完成AZ31镁合金高温压缩实验,并将每一组实验均选作为GP模型的训练样本。然后利用处理高度非线性问题的高斯回归技术,借助MATLAB语言编程,预测与训练样本相对应的流变应力,并与ANN模型预测结果进行对比。结果表明,GP模型预测的平均绝对误差为0.39MPa,平均相对误差为0.58%。与ANN模型预测结果相比,其预测精度更高且简单易行,是AZ31镁合金高温压缩实验中参数预测和优化的可行工具。