Շնորհակալություն Nature.com այցելելու համար: Դուք օգտագործում եք զննարկչի տարբերակ՝ CSS-ի սահմանափակ աջակցությամբ: Լավագույն փորձի համար խորհուրդ ենք տալիս օգտագործել թարմացված դիտարկիչ (կամ անջատել Համատեղելիության ռեժիմը Internet Explorer-ում): Բացի այդ, շարունակական աջակցություն ապահովելու համար մենք կայքը ցուցադրում ենք առանց ոճերի և JavaScript-ի:
Սլայդերներ, որոնք ցույց են տալիս երեք հոդված յուրաքանչյուր սլայդում: Օգտագործեք հետևի և հաջորդ կոճակները՝ սլայդների միջով շարժվելու համար, կամ սլայդ կարգավորիչի կոճակները վերջում՝ յուրաքանչյուր սլայդով շարժվելու համար:
Միկրոկառուցվածքի ազդեցությունը չժանգոտվող պողպատից թիթեղների ձևավորության վրա մեծ մտահոգություն է թիթեղամշակման ինժեներների համար: Օստենիտիկ պողպատների համար միկրոկառուցվածքում դեֆորմացիոն մարտենզիտի (\({\alpha}^{^{\prime))\)-մարտենզիտի առկայությունը հանգեցնում է զգալի կարծրացման և ձևավորելիության նվազմանը: Այս ուսումնասիրության ընթացքում մենք նպատակ ունեինք փորձարարական և արհեստական ինտելեկտի մեթոդներով գնահատել AISI 316 պողպատների ձևավորելիությունը տարբեր մարտենզիտային ամրություններով: Առաջին քայլում 2 մմ սկզբնական հաստությամբ AISI 316 պողպատը եռացվել և սառը գլանվածք է կատարվել տարբեր հաստությունների: Այնուհետև, հարաբերական լարվածության մարտենզիտի տարածքը չափվել է մետալոգրաֆիկ փորձարկումներով: Գլորված թերթերի ձևավորությունը որոշվել է կիսագնդի պայթեցման թեստի միջոցով՝ լարման սահմանային դիագրամ (FLD) ստանալու համար: Փորձերի արդյունքում ստացված տվյալները հետագայում օգտագործվում են արհեստական նեյրո-ֆազերային միջամտության համակարգը (ANFIS) մարզելու և փորձարկելու համար: ANFIS-ի ուսուցումից հետո նեյրոնային ցանցի կողմից կանխատեսված գերիշխող շտամները համեմատվել են նոր փորձարարական արդյունքների հետ: Արդյունքները ցույց են տալիս, որ սառը գլանվածքը բացասաբար է ազդում այս տեսակի չժանգոտվող պողպատի ձևավորության վրա, սակայն թերթի ամրությունը զգալիորեն բարելավվում է: Բացի այդ, ANFIS-ը ցույց է տալիս գոհացուցիչ արդյունքներ՝ համեմատած փորձարարական չափումների հետ։
Մետաղական թիթեղներ ձևավորելու ունակությունը, թեև տասնամյակներ շարունակ գիտական հոդվածների առարկա է, մնում է մետաղագործության հետազոտության հետաքրքիր ոլորտ: Նոր տեխնիկական գործիքները և հաշվողական մոդելները հեշտացնում են ձևավորման վրա ազդող պոտենցիալ գործոնների հայտնաբերումը: Ամենակարևորն այն է, որ միկրոկառուցվածքի կարևորությունը ձևի սահմանաչափի համար բացահայտվել է վերջին տարիներին՝ օգտագործելով Crystal Plasticity Finite Element Method (CPFEM): Մյուս կողմից, սկանավորող էլեկտրոնային մանրադիտակի (SEM) և էլեկտրոնային հետցրման դիֆրակցիայի (EBSD) առկայությունը հետազոտողներին օգնում է դիտարկել բյուրեղային կառուցվածքների միկրոկառուցվածքային ակտիվությունը դեֆորմացիայի ժամանակ: Մետաղների վրա տարբեր փուլերի ազդեցությունը, հատիկի չափը և կողմնորոշումը, ինչպես նաև մանրադիտակային թերությունները հացահատիկի մակարդակում շատ կարևոր է ձևավորելիությունը կանխատեսելու համար:
Ձևավորելիության որոշումն ինքնին բարդ գործընթաց է, քանի որ ձևավորելիությունը մեծապես կախված է 1-ին, 2-րդ, 3-րդ ուղիներից: Հետևաբար, վերջնական ձևավորման լարման պայմանական պատկերացումներն անվստահելի են անհամաչափ բեռնման պայմաններում: Մյուս կողմից, արդյունաբերական ծրագրերում բեռնվածության ուղիների մեծ մասը դասակարգվում է որպես ոչ համաչափ բեռնում: Այս առումով, ավանդական կիսագնդային և փորձարարական Marciniak-Kuchinsky (MK) մեթոդները4,5,6 պետք է օգտագործվեն զգուշությամբ: Վերջին տարիներին մեկ այլ հայեցակարգ՝ Կոտրվածքի սահմանային դիագրամը (FFLD), գրավել է ձևավորելիության շատ ինժեներների ուշադրությունը: Այս հայեցակարգում վնասի մոդելը օգտագործվում է թերթիկի ձևավորելիությունը կանխատեսելու համար: Այս առումով, ուղու անկախությունը ի սկզբանե ներառված է վերլուծության մեջ, և արդյունքները լավ համընկնում են չմշտաբաշխված փորձարարական արդյունքների հետ7,8,9: Թերթի ձևավորությունը կախված է մի քանի պարամետրերից և թերթի մշակման պատմությունից, ինչպես նաև մետաղի միկրոկառուցվածքից և փուլից10,11,12,13,14,15:
Չափից կախվածությունը խնդիր է մետաղների մանրադիտակային առանձնահատկությունները դիտարկելիս: Ցույց է տրվել, որ փոքր դեֆորմացիոն տարածություններում թրթռման և ճկման հատկությունների կախվածությունը մեծապես կախված է նյութի երկարության մասշտաբից16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27, 28,29,30. Հացահատիկի չափի ազդեցությունը ձևավորության վրա վաղուց ճանաչվել է արդյունաբերության մեջ: Յամագուչին և Մելլորը [31] ուսումնասիրել են հատիկի չափի և հաստության ազդեցությունը մետաղական թիթեղների առաձգական հատկությունների վրա՝ օգտագործելով տեսական անալիզ։ Օգտագործելով Marciniac մոդելը, նրանք հայտնում են, որ երկակի առաձգական բեռնման դեպքում հաստության և հատիկի չափի հարաբերակցության նվազումը հանգեցնում է թերթի առաձգական հատկությունների նվազմանը: Փորձարարական արդյունքները Wilson et al. 32-ը հաստատեց, որ հաստության կրճատումը մինչև միջին հատիկի տրամագիծը (t/d) հանգեցրեց երեք տարբեր հաստության մետաղական թիթեղների երկակի ձգվողության նվազմանը: Նրանք եզրակացրեցին, որ 20-ից պակաս t/d արժեքների դեպքում նկատելի դեֆորմացիայի անհամասեռությունը և պարանոցը հիմնականում ազդում են թերթի հաստության առանձին հատիկների վրա: Ուլվանը և Կուրսարիսը33 ուսումնասիրել են հացահատիկի չափի ազդեցությունը 304 և 316 ավստենիտիկ չժանգոտվող պողպատների ընդհանուր մշակման վրա: Նրանք հայտնում են, որ այս մետաղների ձևավորության վրա չի ազդում հատիկի չափը, սակայն առաձգական հատկությունների փոքր փոփոխություններ են նկատվում: Հենց հացահատիկի չափի մեծացումն է հանգեցնում այդ պողպատների ամրության բնութագրերի նվազմանը: Դիսլոկացիայի խտության ազդեցությունը նիկելային մետաղների հոսքի լարվածության վրա ցույց է տալիս, որ տեղահանման խտությունը որոշում է մետաղի հոսքի լարվածությունը՝ անկախ հատիկի չափից34: Հացահատիկի փոխազդեցությունը և սկզբնական կողմնորոշումը նույնպես մեծ ազդեցություն ունեն ալյումինի հյուսվածքի էվոլյուցիայի վրա, որը հետազոտվել է Բեքերի և Պանչանադիսվարանի կողմից՝ օգտագործելով փորձեր և բյուրեղային պլաստիկության մոդելավորում35: Նրանց վերլուծության մեջ թվային արդյունքները լավ համընկնում են փորձերի հետ, թեև մոդելավորման որոշ արդյունքներ շեղվում են փորձերից՝ կիրառվող սահմանային պայմանների սահմանափակման պատճառով: Ուսումնասիրելով բյուրեղային պլաստիկության նախշերը և փորձնականորեն հայտնաբերելով՝ ալյումինե գլանվածքը տարբեր ձևավորություն է ցույց տալիս36: Արդյունքները ցույց են տվել, որ թեև տարբեր թիթեղների լարվածություն-լարված կորերը գրեթե նույնն էին, սակայն նախնական արժեքների հիման վրա դրանց ձևավորության մեջ զգալի տարբերություններ կային: Ամելիրադը և Ասեմփուրն օգտագործել են փորձեր և CPFEM՝ ավստենիտիկ չժանգոտվող պողպատից թիթեղների լարվածություն-լարում կորեր ստանալու համար37: Նրանց սիմուլյացիան ցույց է տվել, որ հացահատիկի չափի աճը FLD-ում տեղաշարժվում է դեպի վեր՝ ձևավորելով սահմանափակող կոր: Բացի այդ, նույն հեղինակներն ուսումնասիրել են հացահատիկի կողմնորոշման և մորֆոլոգիայի ազդեցությունը դատարկությունների առաջացման վրա 38:
Աուստենիտիկ չժանգոտվող պողպատներում հացահատիկի մորֆոլոգիայից և կողմնորոշումից բացի կարևոր է նաև երկվորյակների և երկրորդական փուլերի վիճակը: Twinning-ը TWIP 39 պողպատի կարծրացման և երկարացման մեծացման հիմնական մեխանիզմն է: Hwang40-ը հաղորդում է, որ TWIP պողպատների ձևավորելիությունը վատ է եղել՝ չնայած բավարար առաձգական արձագանքին: Այնուամենայնիվ, դեֆորմացիայի երկվորյակների ազդեցությունը ավստենիտիկ պողպատե թիթեղների ձևավորության վրա բավականաչափ ուսումնասիրված չէ: Միշրա և այլք: 41-ը ուսումնասիրել է ավստենիտիկ չժանգոտվող պողպատները՝ տարբեր առաձգական լարման ուղիների տակ թվինզացումը դիտարկելու համար: Նրանք պարզել են, որ երկվորյակները կարող են առաջանալ ինչպես փտած երկվորյակների, այնպես էլ նոր սերնդի երկվորյակների քայքայման աղբյուրներից: Նկատվել է, որ ամենամեծ երկվորյակները ձևավորվում են երկառանցքային լարվածության տակ։ Բացի այդ, նշվեց, որ ուստենիտի փոխակերպումը \({\alpha}^{^{\prime}}\)-մարտենզիտի կախված է լարվածության ուղուց: Հոնգը և այլք 42-ը ուսումնասիրել է լարվածությունից առաջացած թվինինգի և մարտենզիտի ազդեցությունը ջրածնի փխրունության վրա մի շարք ջերմաստիճաններում 316 լ ավստենիտիկ պողպատի ընտրովի լազերային հալման ժամանակ: Նկատվել է, որ, կախված ջերմաստիճանից, ջրածինը կարող է խափանում առաջացնել կամ բարելավել 316 լ պողպատի ձևավորությունը: Շենը և այլք։ 43 փորձնականորեն չափել է դեֆորմացիոն մարտենզիտի ծավալը առաձգական բեռնման տակ տարբեր բեռնման արագությամբ: Պարզվել է, որ առաձգական լարվածության աճը մեծացնում է մարտենզիտի ֆրակցիայի ծավալային բաժինը:
AI մեթոդներն օգտագործվում են գիտության և տեխնոլոգիայի մեջ, քանի որ դրանք բազմակողմանի են բարդ խնդիրների մոդելավորման մեջ՝ առանց խնդրի ֆիզիկական և մաթեմատիկական հիմքերի դիմելու44,45,46,47,48,49,50,51,52 AI մեթոդների թիվն ավելանում է։ . Մորադին և այլք: 44-ն օգտագործեց մեքենայական ուսուցման տեխնիկան՝ օպտիմալացնելով քիմիական պայմանները՝ նանոսիլիկ ավելի նուրբ մասնիկներ արտադրելու համար: Այլ քիմիական հատկությունները նույնպես ազդում են նանոմաշտաբով նյութերի հատկությունների վրա, ինչը հետազոտվել է բազմաթիվ հետազոտական հոդվածներում53: Ce et al. 45-ն օգտագործեց ANFIS-ը՝ պարզ ածխածնային պողպատի թիթեղի ձևավորությունը գուշակելու համար տարբեր գլորման պայմաններում: Սառը գլանվածքի պատճառով մեղմ պողպատում տեղահանման խտությունը զգալիորեն աճել է: Պարզ ածխածնային պողպատները տարբերվում են աուստենիտիկ չժանգոտվող պողպատներից իրենց կարծրացման և վերականգնման մեխանիզմներով: Պարզ ածխածնային պողպատում մետաղական միկրոկառուցվածքում փուլային փոխակերպումներ չեն լինում: Բացի մետաղական փուլից, մետաղների ճկունությունը, կոտրվածքը, մշակելիությունը և այլն ազդում են նաև մի քանի այլ միկրոկառուցվածքային հատկանիշների վրա, որոնք առաջանում են տարբեր տեսակի ջերմային մշակման, սառը աշխատանքի և ծերացման ժամանակ54,55,56,57,58,59: , 60. , 61, 62. Վերջերս Chen et al. 63-ը ուսումնասիրել է սառը գլանվածքի ազդեցությունը 304լ պողպատի ձևավորության վրա: Նրանք ֆենոմենոլոգիական դիտարկումները հաշվի են առել միայն փորձարարական թեստերում, որպեսզի նեյրոնային ցանցը վարժեցնեն ձևավորելիությունը կանխատեսելու համար։ Իրականում, ավստենիտիկ չժանգոտվող պողպատների դեպքում մի քանի գործոններ միավորվում են՝ նվազեցնելով թերթի առաձգական հատկությունները: Lu et al.64-ը օգտագործեց ANFIS-ը՝ դիտարկելու տարբեր պարամետրերի ազդեցությունը անցքերի ընդլայնման գործընթացի վրա:
Ինչպես հակիրճ քննարկվել է վերը նշված վերանայման մեջ, միկրոկառուցվածքի ազդեցությունը ձևի սահմանային դիագրամի վրա քիչ ուշադրություն է դարձվել գրականության մեջ: Մյուս կողմից, պետք է հաշվի առնել բազմաթիվ միկրոկառուցվածքային առանձնահատկություններ: Հետեւաբար, գրեթե անհնար է վերլուծական մեթոդներում ներառել բոլոր միկրոկառուցվածքային գործոնները: Այս առումով արհեստական ինտելեկտի օգտագործումը կարող է շահավետ լինել։ Այս առումով, այս ուսումնասիրությունը ուսումնասիրում է միկրոկառուցվածքային գործոնների մի ասպեկտի ազդեցությունը, մասնավորապես, սթրեսից առաջացած մարտենզիտի առկայությունը չժանգոտվող պողպատից թիթեղների ձևավորության վրա: Այս ուսումնասիրությունը տարբերվում է AI-ի այլ ուսումնասիրություններից՝ կապված ձևավորելիության հետ, քանի որ ուշադրությունը կենտրոնացված է միկրոկառուցվածքային հատկանիշների վրա, այլ ոչ թե պարզապես փորձարարական FLD կորերի վրա: Մենք ձգտեցինք գնահատել 316 պողպատի ձևավորելիությունը տարբեր մարտենզիտի պարունակությամբ՝ օգտագործելով փորձարարական և արհեստական ինտելեկտի մեթոդները: Առաջին քայլում 2 մմ նախնական հաստությամբ պողպատը 316 հատ եփվել և սառը գլանվածք է կատարվել տարբեր հաստությունների: Այնուհետև մետալոգրաֆիական հսկողության միջոցով չափվել է մարտենզիտի հարաբերական մակերեսը։ Գլորված թերթերի ձևավորությունը որոշվել է կիսագնդի պայթեցման թեստի միջոցով՝ լարման սահմանային դիագրամ (FLD) ստանալու համար: Նրանից ստացված տվյալները հետագայում օգտագործվել են արհեստական նեյրո-ֆազերային միջամտության համակարգը (ANFIS) մարզելու և փորձարկելու համար։ ANFIS-ի ուսուցումից հետո նեյրոնային ցանցի կանխատեսումները համեմատվում են նոր փորձարարական արդյունքների հետ:
Սույն հետազոտության մեջ օգտագործված 316 չժանգոտվող պողպատից պատրաստված մետաղական թերթիկը ունի քիմիական բաղադրություն, ինչպես ցույց է տրված Աղյուսակ 1-ում և նախնական հաստությունը՝ 1,5 մմ: Եռացում 1050°C-ում 1 ժամ, որին հաջորդում է ջրով մարում՝ թերթի մնացորդային լարումները թոթափելու և միատեսակ միկրոկառուցվածք ստանալու համար:
Օստենիտիկ պողպատների միկրոկառուցվածքը կարելի է բացահայտել մի քանի փորագրիչների միջոցով: Լավագույն փորագրիչներից մեկը 60% ազոտական թթուն է թորած ջրի մեջ, փորագրված 1 VDC-ում 120 s38-ի համար: Այնուամենայնիվ, այս փորագրիչը ցույց է տալիս միայն հացահատիկի սահմանները և չի կարող նույնականացնել հատիկների կրկնակի սահմանները, ինչպես ցույց է տրված Նկար 1ա-ում: Մեկ այլ փորագրիչ է գլիցերինի ացետատը, որում երկվորյակների սահմանները կարելի է լավ պատկերացնել, բայց հացահատիկի սահմանները՝ ոչ, ինչպես ցույց է տրված նկ. 1բ-ում: Բացի այդ, մետակայուն ավստենիտիկ փուլը \({\ալֆա }^{^{\prime}}\)-մարտենզիտ փուլի վերածվելուց հետո կարող է հայտնաբերվել գլիցերինի ացետատի փորագրման միջոցով, որը հետաքրքրություն է ներկայացնում ընթացիկ ուսումնասիրության մեջ:
Մետաղական ափսեի միկրոկառուցվածքը 316 կռումից հետո, ցուցադրված տարբեր փորագրիչներով, (ա) 200x, 60% \({\mathrm{HNO}}_{3}\) թորած ջրի մեջ 1,5 Վ 120 վրկ, և (բ) 200x , գլիցերին ացետատ.
Հալված թերթերը գլորելու համար կտրվել են 11 սմ լայնությամբ և 1 մ երկարությամբ թիթեղների: Սառը գլանման գործարանն ունի երկու սիմետրիկ գլանափաթեթներ՝ 140 մմ տրամագծով։ Սառը գլորման գործընթացը հանգեցնում է 316 չժանգոտվող պողպատից ավստենիտի վերափոխմանը դեֆորմացիոն մարտենզիտի: Փնտրվում է տարբեր հաստությունների միջով սառը գլորումից հետո մարտենզիտի և ավստենիտի փուլի հարաբերակցությունը: Նկ. 2-ը ցույց է տալիս մետաղական թիթեղի միկրոկառուցվածքի նմուշ: Նկ. 2a ցույց է տալիս գլանվածքի նմուշի մետալոգրաֆիկ պատկերը, որը դիտվում է թերթիկին ուղղահայաց ուղղությամբ: Նկ. 2b օգտագործելով ImageJ65 ծրագրաշարը, մարտենզիտիկ մասը ընդգծված է սևով: Օգտագործելով այս բաց կոդով ծրագրաշարի գործիքները, կարելի է չափել մարտենզիտի ֆրակցիայի տարածքը: Աղյուսակ 2-ում ներկայացված են մարտենզիտի և աուստենիտիկ փուլերի մանրամասն ֆրակցիաները հաստության տարբեր կրճատումներից հետո:
316 լ թերթիկի միկրոկառուցվածքը գլորվելուց հետո մինչև 50% հաստության կրճատում, թերթի հարթությանը ուղղահայաց դիտված, 200 անգամ մեծացված, գլիցերինի ացետատ:
Աղյուսակ 2-ում ներկայացված արժեքները ստացվել են չափված մարտենզիտի ֆրակցիաների միջինացման միջոցով՝ նույն մետաղագրական նմուշի վրա տարբեր վայրերում արված երեք լուսանկարների վրա: Բացի այդ, նկ. 3-ը ցույց է տալիս քառակուսի կցման կորեր՝ ավելի լավ հասկանալու սառը գլորման ազդեցությունը մարտենզիտի վրա: Կարելի է տեսնել, որ սառը գլանվածքում առկա է գրեթե գծային հարաբերակցություն մարտենզիտի համամասնության և հաստության կրճատման միջև: Այնուամենայնիվ, քառակուսի հարաբերությունները կարող են ավելի լավ ներկայացնել այս հարաբերությունները:
Մարտենզիտի համամասնության փոփոխություն՝ որպես սկզբնապես եռացված 316 պողպատե թերթի սառը գլանման ժամանակ հաստության նվազեցման ֆունկցիա:
Ձևավորման սահմանը գնահատվել է սովորական ընթացակարգի համաձայն՝ օգտագործելով կիսագնդի պայթեցման թեստերը37,38,45,66: Ընդհանուր առմամբ, վեց նմուշներ պատրաստվել են լազերային կտրման միջոցով Նկ. 4ա-ում ներկայացված չափսերով՝ որպես փորձարարական նմուշների հավաքածու: Մարտենզիտի ֆրակցիայի յուրաքանչյուր վիճակի համար պատրաստվել և փորձարկվել են փորձանմուշների երեք հավաքածու: Նկ. 4b-ում ներկայացված են կտրված, փայլեցված և նշագրված նմուշներ:
Nakazima ձուլումը սահմանափակում է նմուշի չափը և կտրող տախտակը: (ա) Չափերը, (բ) Կտրված և նշագրված նմուշներ:
Կիսագնդային դակման փորձարկումն իրականացվել է 2 մմ/վ արագությամբ հիդրավլիկ մամլիչով: Դակիչի և թերթիկի կոնտակտային մակերեսները լավ քսված են, որպեսզի նվազագույնի հասցնեն շփման ազդեցությունը ձևավորման սահմանների վրա: Շարունակեք փորձարկումը մինչև նմուշի զգալի նեղացում կամ կոտրվածք չնկատվի: Նկ. 5-ը ցույց է տալիս սարքում ոչնչացված նմուշը և փորձարկումից հետո նմուշը:
Ձևավորման սահմանը որոշվել է կիսագնդային պայթեցման փորձարկման միջոցով, ա) փորձարկման սարքավորում, բ) փորձարկման սարքի կոտրվածքի ժամանակ նմուշի ափսե, գ) փորձարկումից հետո նույն նմուշը:
Jang67-ի կողմից մշակված նեյրո-ֆազային համակարգը հարմար գործիք է տերևների ձևավորման սահմանային կորի կանխատեսման համար: Արհեստական նեյրոնային ցանցի այս տեսակը ներառում է անորոշ նկարագրություններով պարամետրերի ազդեցությունը։ Սա նշանակում է, որ նրանք կարող են ստանալ ցանկացած իրական արժեք իրենց ոլորտներում: Այս տեսակի արժեքները հետագայում դասակարգվում են ըստ դրանց արժեքի: Յուրաքանչյուր կատեգորիա ունի իր կանոնները: Օրինակ, ջերմաստիճանի արժեքը կարող է լինել ցանկացած իրական թիվ, և կախված դրա արժեքից, ջերմաստիճանները կարող են դասակարգվել որպես սառը, միջին, տաք և տաք: Այս առումով, օրինակ, ցածր ջերմաստիճանի կանոնը «հագնել բաճկոն» կանոնն է, իսկ տաք ջերմաստիճանի կանոնը՝ «բավական է շապիկ»: Ինքնին անորոշ տրամաբանության մեջ ելքը գնահատվում է ճշգրտության և հուսալիության համար: Նյարդային ցանցերի համակարգերի համադրությունը մշուշոտ տրամաբանությամբ ապահովում է, որ ANFIS-ը կտրամադրի հուսալի արդյունքներ:
Jang67-ի կողմից տրված 6-րդ նկարը ցույց է տալիս պարզ նեյրոնային անորոշ ցանց: Ինչպես ցույց է տրված, ցանցն ընդունում է երկու մուտք, մեր ուսումնասիրության մեջ մուտքայինը մարտենզիտի համամասնությունն է միկրոկառուցվածքում և փոքր լարման արժեքը: Վերլուծության առաջին մակարդակում մուտքային արժեքները մշուշոտվում են՝ օգտագործելով մշուշոտ կանոնները և անդամակցության գործառույթները (FC).
\(i=1, 2\) համար, քանի որ մուտքագրումը ենթադրվում է, որ ունի նկարագրության երկու կատեգորիա: MF-ը կարող է ընդունել ցանկացած եռանկյունաձև, տրապեզոիդ, գաուսյան կամ ցանկացած այլ ձև:
Հիմնվելով \({A}_{i}\) և \({B}_{i}\) կատեգորիաների և դրանց MF արժեքների վրա 2-րդ մակարդակում, ընդունվել են որոշ կանոններ, ինչպես ցույց է տրված Նկար 7-ում: շերտը, տարբեր մուտքերի ազդեցությունները ինչ-որ կերպ համակցված են: Այստեղ մարտենզիտի ֆրակցիայի և փոքր լարվածության արժեքների համադրման համար օգտագործվում են հետևյալ կանոնները.
Այս շերտի \({w}_{i}\) ելքը կոչվում է բռնկման ինտենսիվություն: Բոցավառման այս ինտենսիվությունները 3-րդ շերտում նորմալացվում են հետևյալ հարաբերությունների համաձայն.
4-րդ շերտում Takagi-ի և Sugeno-ի կանոնները67,68 ներառված են հաշվարկում՝ հաշվի առնելու մուտքային պարամետրերի սկզբնական արժեքների ազդեցությունը: Այս շերտը ունի հետևյալ հարաբերությունները.
Ստացված \({f}_{i}\) վրա ազդում են շերտերի նորմալացված արժեքները, որոնք տալիս են վերջնական արդյունքը, հիմնական աղավաղման արժեքները.
որտեղ \(NR\)-ը ներկայացնում է կանոնների քանակը: Նյարդային ցանցի դերն այստեղ իր ներքին օպտիմալացման ալգորիթմի օգտագործումն է՝ ցանցի անհայտ պարամետրերը շտկելու համար: Անհայտ պարամետրերը ստացված \(\left\{{p}_{i}, {q}_{i}, {r}_{i}\right\}\) պարամետրերն են և MF-ի հետ կապված պարամետրերը: համարվում են ընդհանրացված քամու զանգերի ձևի ֆունկցիա.
Ձևի սահմանային դիագրամները կախված են բազմաթիվ պարամետրերից՝ սկսած քիմիական կազմից մինչև մետաղի թիթեղի դեֆորմացիայի պատմությունը: Որոշ պարամետրեր հեշտ է գնահատել, ներառյալ առաձգական փորձարկման պարամետրերը, մինչդեռ մյուսները պահանջում են ավելի բարդ ընթացակարգեր, ինչպիսիք են մետաղագրությունը կամ մնացորդային լարվածության որոշումը: Շատ դեպքերում, ցանկալի է թերթի յուրաքանչյուր խմբաքանակի համար կատարել լարվածության սահմանաչափի փորձարկում: Այնուամենայնիվ, երբեմն փորձարկման այլ արդյունքներ կարող են օգտագործվել ձևավորման սահմանը մոտավոր գնահատելու համար: Օրինակ, մի քանի ուսումնասիրություններ օգտագործել են առաձգական փորձարկման արդյունքներ՝ թերթի ձևավորությունը որոշելու համար69,70,71,72: Այլ ուսումնասիրություններն իրենց վերլուծության մեջ ներառել են ավելի շատ պարամետրեր, ինչպիսիք են հատիկի հաստությունը և չափը31,73,74,75,76,77: Այնուամենայնիվ, հաշվողական առումով ձեռնտու չէ ներառել բոլոր թույլատրելի պարամետրերը: Այսպիսով, ANFIS մոդելների օգտագործումը կարող է ողջամիտ մոտեցում լինել այս խնդիրների լուծման համար45,63:
Այս հոդվածում ուսումնասիրվել է մարտենզիտի պարունակության ազդեցությունը 316 ավստենիտիկ պողպատե թերթի ձևավորման սահմանային դիագրամի վրա: Այս առումով պատրաստվել է տվյալների հավաքածու՝ օգտագործելով փորձարարական թեստեր: Մշակված համակարգն ունի երկու մուտքային փոփոխական՝ մետալոգրաֆիկ փորձարկումներում չափված մարտենզիտի համամասնությունը և փոքր ինժեներական շտամների տիրույթը: Արդյունքը ձևավորման սահմանային կորի խոշոր ինժեներական դեֆորմացիան է: Գոյություն ունեն մարտենզիտային ֆրակցիաների երեք տեսակ՝ նուրբ, միջին և բարձր ֆրակցիաներ։ Ցածր նշանակում է, որ մարտենզիտի մասնաբաժինը 10%-ից պակաս է: Չափավոր պայմաններում մարտենզիտի մասնաբաժինը տատանվում է 10% -ից մինչև 20%: Մարտենզիտի բարձր արժեքները համարվում են ավելի քան 20% ֆրակցիաներ: Բացի այդ, երկրորդական լարումն ունի երեք տարբեր կատեգորիաներ՝ ուղղահայաց առանցքի մոտ -5% և 5% միջև, որոնք օգտագործվում են FLD0-ը որոշելու համար: Դրական և բացասական միջակայքերը մյուս երկու կատեգորիաներն են:
Կիսագնդային թեստի արդյունքները ներկայացված են ՆԿ. Նկարում ներկայացված են սահմանաչափերի 6 ձևավորման դիագրամներ, որոնցից 5-ը առանձին գլանված թերթերի FLD են: Հաշվի առնելով անվտանգության կետը և դրա վերին սահմանային կորը, որը կազմում է սահմանային կոր (FLC): Վերջին ցուցանիշը համեմատում է բոլոր FLC-ները: Ինչպես երևում է վերջին նկարից, 316 ավստենիտային պողպատում մարտենզիտի համամասնության աճը նվազեցնում է թիթեղի ձևավորությունը: Մյուս կողմից, մարտենզիտի համամասնության ավելացումը աստիճանաբար FLC-ն վերածում է ուղղահայաց առանցքի շուրջ սիմետրիկ կորի: Վերջին երկու գծապատկերներում կորի աջ կողմը մի փոքր ավելի բարձր է, քան ձախը, ինչը նշանակում է, որ ձևավորելիությունը երկսանցքային լարվածության մեջ ավելի բարձր է, քան միակողմանի լարվածության մեջ: Բացի այդ, ինչպես փոքր, այնպես էլ հիմնական ինժեներական շտամները մինչև պարանոցը նվազում են՝ աճող մարտենզիտի համամասնությամբ:
316 սահմանային կորի ձևավորում: Մարտենզիտի համամասնության ազդեցությունը ավստենիտիկ պողպատե թիթեղների ձևավորության վրա. (անվտանգության կետ SF, ձևավորման սահմանային կոր FLC, martensite M):
Նյարդային ցանցը վերապատրաստվել է փորձարարական արդյունքների 60 հավաքածուների վրա՝ 7,8, 18,3 և 28,7% մարտենզիտի ֆրակցիաներով։ Ստուգման գործընթացի համար վերապահված է 15,4% մարտենզիտի տվյալների հավաքածու, իսկ փորձարկման գործընթացի համար՝ 25,6%: Սխալը 150 դարաշրջանից հետո կազմում է մոտ 1,5%: Նկ. 9-ը ցույց է տալիս վերապատրաստման և թեստավորման համար տրամադրված փաստացի արդյունքի (\({\epsilon }_{1}\), հիմնական ինժեներական ծանրաբեռնվածության միջև կապը: Ինչպես տեսնում եք, վերապատրաստված NFS-ը գոհացուցիչ կերպով կանխատեսում է \({\epsilon} _{1}\) թիթեղյա մասերի համար:
ա) վերապատրաստման գործընթացից հետո կանխատեսված և փաստացի արժեքների հարաբերակցությունը, բ) վերապատրաստման և ստուգման ընթացքում FLC-ի հիմնական ինժեներական բեռների կանխատեսված և իրական արժեքների միջև սխալ:
Վերապատրաստման ընթացքում ինչ-որ պահի, ANFIS ցանցն անխուսափելիորեն վերամշակվում է: Դա որոշելու համար կատարվում է զուգահեռ ստուգում, որը կոչվում է «ստուգում»: Եթե վավերացման սխալի արժեքը շեղվում է վերապատրաստման արժեքից, ցանցը սկսում է վերապատրաստվել: Ինչպես ցույց է տրված Նկար 9b-ում, մինչև 150-րդ դարաշրջանը, ուսուցման և վավերացման կորերի միջև տարբերությունը փոքր է, և դրանք հետևում են մոտավորապես նույն կորին: Այս պահին վավերացման գործընթացի սխալը սկսում է շեղվել ուսուցման կորից, ինչը հանդիսանում է ANFIS-ի գերհամապատասխանության նշան: Այսպիսով, ANFIS ցանցը կլոր 150-ի համար պահպանվել է 1,5% սխալմամբ: Այնուհետև ներկայացվում է ANFIS-ի համար FLC կանխատեսումը: Նկ. 10-ը ցույց է տալիս ուսուցման և ստուգման գործընթացում օգտագործված ընտրված նմուշների կանխատեսված և իրական կորերը: Քանի որ այս կորերի տվյալները օգտագործվել են ցանցը մարզելու համար, զարմանալի չէ շատ մոտ կանխատեսումներ դիտելը:
Փաստացի փորձարարական FLC և ANFIS կանխատեսող կորեր մարտենզիտի պարունակության տարբեր պայմաններում: Այս կորերը օգտագործվում են վերապատրաստման գործընթացում:
ANFIS մոդելը չգիտի, թե ինչ եղավ վերջին նմուշի հետ։ Հետևաբար, մենք փորձարկեցինք մեր պատրաստված ANFIS-ը FLC-ի համար՝ ներկայացնելով նմուշներ 25.6% մարտենզիտի մասնաբաժնով: Նկ. 11-ը ցույց է տալիս ANFIS FLC-ի կանխատեսումը, ինչպես նաև փորձնական FLC-ն: Կանխատեսված արժեքի և փորձարարական արժեքի միջև առավելագույն սխալը 6,2% է, ինչը ավելի բարձր է, քան կանխատեսված արժեքը վերապատրաստման և վավերացման ընթացքում: Այնուամենայնիվ, այս սխալը տանելի սխալ է համեմատած այլ ուսումնասիրությունների հետ, որոնք տեսականորեն կանխատեսում են FLC37:
Արդյունաբերության մեջ ձևավորության վրա ազդող պարամետրերը նկարագրվում են լեզվի տեսքով։ Օրինակ, «կոպիտ հացահատիկը նվազեցնում է ձևավորությունը» կամ «սառը աշխատանքի ավելացումը նվազեցնում է FLC-ն»: ANFIS ցանցում մուտքագրումը առաջին փուլում դասակարգվում է լեզվական կատեգորիաների, ինչպիսիք են ցածր, միջին և բարձր: Ցանցում տարբեր կատեգորիաների համար կան տարբեր կանոններ: Հետևաբար, արդյունաբերության մեջ այս տեսակի ցանցը կարող է շատ օգտակար լինել դրանց լեզվական նկարագրության և վերլուծության մեջ մի քանի գործոններ ներառելու առումով: Այս աշխատանքում մենք փորձեցինք հաշվի առնել ավստենիտիկ չժանգոտվող պողպատների միկրոկառուցվածքի հիմնական առանձնահատկություններից մեկը, որպեսզի օգտագործենք ANFIS-ի հնարավորությունները։ Սթրեսից առաջացած 316 մարտենզիտի քանակությունը այս ներդիրների սառը աշխատանքի անմիջական հետևանքն է: Փորձերի և ANFIS-ի վերլուծության միջոցով պարզվել է, որ մարտենզիտի մասնաբաժնի ավելացումը այս տեսակի ավստենիտիկ չժանգոտվող պողպատում հանգեցնում է 316 ափսեի FLC-ի զգալի նվազման, այնպես որ մարտենզիտի համամասնությունը 7,8%-ից մինչև 28,7% մեծացնելը նվազեցնում է FLD0 0,35-ից: համապատասխանաբար մինչև 0,1: Մյուս կողմից, վերապատրաստված և վավերացված ANFIS ցանցը կարող է կանխատեսել FLC՝ օգտագործելով առկա փորձարարական տվյալների 80%-ը՝ առավելագույն սխալով 6,5%, ինչը սխալի ընդունելի սահման է՝ համեմատած այլ տեսական ընթացակարգերի և ֆենոմենոլոգիական հարաբերությունների հետ:
Ընթացիկ ուսումնասիրության մեջ օգտագործված և/կամ վերլուծված տվյալների հավաքածուները հասանելի են համապատասխան հեղինակներից ողջամիտ պահանջով:
Iftikhar, CMA, et al. Էքստրուդացված AZ31 մագնեզիումի համաձուլվածքի հետագա ելքի ուղիների էվոլյուցիան «ինչպես կա» համամասնական և ոչ համաչափ բեռնման ուղիների ներքո. CPFEM փորձեր և սիմուլյացիաներ: ներքին J. Prast. 151, 103216 (2022):
Իֆթիխար, ԾՄԱ և այլք: Պլաստիկ դեֆորմացիայից հետո հետագա զիջման մակերևույթի էվոլյուցիան զտված AA6061 համաձուլվածքի համաչափ և ոչ համաչափ բեռնման ուղիներով. փորձեր և բյուրեղային պլաստիկության վերջավոր տարրերի մոդելավորում: ներքին J. Plast 143, 102956 (2021):
Manik, T., Holmedal, B. & Hopperstad, OS Սթրեսի անցողիկները, աշխատանքի կարծրացումը և ալյումինի r արժեքները՝ լարվածության ուղու փոփոխության պատճառով: ներքին J. Prast. 69, 1–20 (2015):
Mamushi, H. et al. Նոր փորձնական մեթոդ՝ սահմանափակող ձևավորման դիագրամի որոշման համար՝ հաշվի առնելով նորմալ ճնշման ազդեցությունը։ ներքին J. Մայր բուհի. ձեւը։ 15 (1), 1 (2022):
Yang Z. et al. AA7075-T6 թիթեղների ճկուն կոտրվածքի պարամետրերի և լարվածության սահմանների փորձարարական չափորոշում: Ջ. Մայր բուհի. գործընթաց։ տեխնոլոգիաներ։ 291, 117044 (2021):
Petrits, A. et al. Թաքնված էներգիա հավաքող սարքեր և կենսաբժշկական սենսորներ, որոնք հիմնված են գերճկուն ֆերրոէլեկտրական փոխարկիչների և օրգանական դիոդների վրա: Ազգային կոմունա. 12 (1), 2399 (2021):
Basak, S. and Panda, SK Տարբեր նախադեֆորմացված թիթեղների պարանոցի և կոտրվածքի սահմանների վերլուծություն բևեռային արդյունավետ պլաստիկ դեֆորմացիայի ուղիներում՝ օգտագործելով Yld 2000–2d ելքի մոդելը: Ջ. Մայր բուհի. գործընթաց։ տեխնոլոգիաներ։ 267, 289–307 (2019):
Basak, S. and Panda, SK Fracture Deformations in Anisotropic Sheet Metals. Փորձարարական գնահատում և տեսական կանխատեսումներ: ներքին J. Mecha. գիտությունը։ 151, 356–374 (2019):
Jalefar, F., Hashemi, R. & Hosseinipur, SJ Փորձարարական և տեսական ուսումնասիրություն լարման հետագիծը փոխելու ազդեցության փորձարարական և տեսական ուսումնասիրություն ձուլման սահմանային դիագրամի վրա AA5083: ներքին J. Adv. արտադրող. տեխնոլոգիաներ։ 76 (5–8), 1343–1352 (2015)։
Habibi, M. et al. Շփման խառնաշփոթով եռակցված բլանկների մեխանիկական հատկությունների, ձևավորման և սահմանափակող ձևավորման դիագրամի փորձարարական ուսումնասիրություն: Ջ.Մեյքեր. գործընթաց։ 31, 310–323 (2018):
Հաբիբին, Մ., և այլն: Հաշվի առնելով ճկման ազդեցությունը, սահմանային դիագրամը ձևավորվում է MC մոդելը վերջավոր տարրերի մոդելավորման մեջ ներառելով: գործընթաց։ Մորթի ինստիտուտ. նախագիծը։ L 232(8), 625–636 (2018).
Հրապարակման ժամանակը՝ հունիս-08-2023