镁合金热变形过程试验研究和数值模拟

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1、上海交通大学博士学位论文镁合金热变形过程试验研究和数值模拟姓名：张先宏申请学位级别：博士专业：材料加工工程指导教师：阮雪榆;小坂田宏造20030601上海交通大学博士学位论文镁合金热变形过程试验研究和数值模拟摘要在工业使用的构造材料中镁合金由于重量轻是很有应用潜力的轻型材料目前广泛使用的镁合金成形法主要有铸造法半凝固射出法和压力加工法铸造法由于铸造缺陷的存在必须采用复杂的后处理工序而且产品的不良率比较高半凝固射出法为防止镁合金发火采用六氟化硫保护气环境污染问题比较严重镁合金的压力加工成形方法对环境产生的

2、影响比半固态凝固射出法要小得多制品产生内部缺陷的机会也很小强度韧性非常优良因而这种方法深受国内外研究者的重视并逐渐在生产中被采用但是热锻加工的精度较低后续加工如切削等工序必不可少目前直接以塑性成形加工方式生产出无需后续加工的镁合金产品的塑性成形加工技术尚不成熟为了深入认识镁合金的塑性成形特性本文对镁合金热塑性成形过程进行了系统的试验研究和数值模拟以期能够丰富镁合金的塑性加工理论在以往的研究中蠕变模型使用的变形激活能通常被视为常数不随着应变的变化而变化因而不能计算任意应变时的流变应力本文针对镁合金的流变应

3、力特点提出了将变形激活能作为应变函数的新的蠕变模型计算了镁合金AZ31B在连续变形过程中的变形激活能及其变化情况得到了变形激活能与变形之间的关系结果表明本文构造的流变应力模型适合于镁合金的变形将变形激活能作为应变的函数是合理的针对镁合金高温流变应力在越过峰值后随着变形的进行而下降的软化特征提出了含有软化因子s的流变应力数学模型nms=+Keee&exp()cTs结果表明该模型的流变应力预报精度高于蠕变模型更能反映镁合金的流变应力特点采用人工神经网络对镁合金AZ31B的高温流变应力进行了预测并且研究了网络

4、的结构和数据归一化对预测结果的影响研究表明BP神经网络的方法比传统的蠕变模型的预测方法有更高的效率和精度在神经网络的学习过程中提出将应变速率对数化将温度倒数化将流变应力对数化的方法与直接把参数输入到网络相比该方法的学习效率和预测精度大大提高通过多次验证找到了描述镁合金流变应力变化规律的最佳神经网络结构3-15-15-1结果表明与数学模型的回归方法的预测结果相比神经网络的预测精度要高许多采用热模拟试验对镁合金ZK60的动态再结晶变化过程进行了观察发现镁合金在热变形过程中动态再结晶为主要的软化机制在变形温度

5、为280°C以上时动态再结晶得以发生当温度升高时动态再结晶加快在320°C以上时大部分区域都发生了动态再结晶系统的进行了镁合金的塑性成形试验试验发现镁合金在塑性加工时应严格控制加工温度当加工温度低于200°C镁合金容易发生断裂不适合塑性成形当温度高于400°C时表面极易氧化由于镁合金对变形速度敏感当变形速度增加塑性显著下降因此在进行镁合金塑性成形时还必须选择合适的变形速度镁合金适合塑性成形的最佳温度范围为-1250-400°C变形速率应保持在1s左右进行镁合金挤压成形需要将挤压模具加热这样有利于挤压的顺

6、利进行在合理控制挤压温度挤压速度挤压比等挤压工艺的条件下镁合金挤压成形性能良好镁合金的挤压时应将温度控制在200~300°C之间此时挤压质量良好I上海交通大学博士学位论文且挤压力较小采用热-力耦合的弹塑性有限元法对镁合金的热压缩和热挤压过程进行了数值模拟将含有软化因子的流变应力模型应用到模拟中数值模拟可以预测压缩和挤压过程的各种场量的分布反挤压模拟的结果发现变形剧烈的部位在凸模与试样接触的角部该部位应变集中温度较高数值模拟结果再现了反挤压试验中的未充满现象发现影响未充满现象的主要因素是挤压筒的温度结果表

7、明在进行挤压试验时应将挤压筒的温度加热到等于试样或低于试样50°C的温度左右这样可以避免在挤压时出现未充满的缺陷采用含有软化因子的流变应力模型对镁合金的模拟结果与试验结果的对比表明本文采用的数值模拟方法是行之有效的模拟的结果有足够的精度用于指导实际生产将基于数值模拟人工神经网络和遗传算法的优化方法应用到镁合金的挤压工艺参数优化中实现了镁合金挤压工艺设计过程中的参数优化问题它用数值模拟获取的目标函数值来建立训练神经网络模型的样本对再通过遗传算法和神经网络模型交互作用达到参数优化目标这个方法解决了采用基于数

8、值模拟进行参数优化问题时出现的计算量巨大的问题从而为这类参数优化提出了一种新的方法关键词镁合金流变应力神经网络数值模拟压缩挤压参数优化遗传算法II上海交通大学博士学位论文ExperimentalandNumericalStudyofMagnesiumAlloyduringHot-workingProcessAbstractMagnesiumalloysareincreasinglyusedforlightweightstructuresan