Salamat sa pagbisita sa Nature.com. Naggamit ka usa ka bersyon sa browser nga adunay limitado nga suporta sa CSS. Alang sa labing kaayo nga kasinatian, among girekomenda nga mogamit ka usa ka bag-ong browser (o i-disable ang Compatibility Mode sa Internet Explorer). Dugang pa, aron masiguro ang padayon nga suporta, gipakita namon ang site nga wala’y mga istilo ug JavaScript.
Mga slider nga nagpakita sa tulo ka mga artikulo matag slide. Gamita ang likod ug sunod nga mga buton sa paglihok sa mga slide, o ang slide controller nga mga buton sa katapusan aron sa paglihok sa matag slide.
Ang epekto sa microstructure sa pagkaporma sa stainless steel sheets mao ang usa ka mayor nga kabalaka alang sa sheet metalworking engineers. Alang sa austenitic steels, ang presensya sa deformation martensite (\({\ alpha}^{^{\prime))\)-martensite) sa microstructure mosangpot sa mahinungdanong pagpagahi ug pagkunhod sa pagkaporma. Niini nga pagtuon, gitumong namo ang pagtimbang-timbang sa pagkaporma sa AISI 316 steels nga adunay lain-laing martensitic strengths pinaagi sa experimental ug artificial intelligence nga mga pamaagi. Sa unang lakang, ang AISI 316 steel nga adunay inisyal nga gibag-on nga 2 mm gi-annealed ug bugnaw nga giligid sa lainlaing gibag-on. Pagkahuman, ang relatibong strain martensite area gisukod pinaagi sa metallographic testing. Ang pagkaporma sa mga rolled sheets gitino gamit ang hemisphere burst test aron makakuha og strain limit diagram (FLD). Ang datos nga nakuha isip resulta sa mga eksperimento dugang gigamit sa pagbansay ug pagsulay sa artipisyal nga neuro-fuzzy interference system (ANFIS). Pagkahuman sa pagbansay sa ANFIS, ang mga dominanteng strain nga gitagna sa neural network gitandi sa usa ka bag-ong set sa mga resulta sa eksperimento. Ang mga resulta nagpakita nga ang bugnaw nga rolling adunay negatibo nga epekto sa pagkaporma niini nga matang sa stainless steel, apan ang kalig-on sa sheet miuswag pag-ayo. Dugang pa, ang ANFIS nagpakita ug makatagbaw nga mga resulta kon itandi sa eksperimento nga mga pagsukod.
Ang katakus sa pagporma sa sheet metal, bisan kung ang hilisgutan sa siyentipikong mga artikulo sa mga dekada, nagpabilin nga usa ka makapaikag nga lugar sa panukiduki sa metalurhiya. Ang mga bag-ong teknikal nga himan ug mga modelo sa pagkalkula nagpasayon sa pagpangita sa mga potensyal nga hinungdan nga makaapekto sa pagkaporma. Labing hinungdanon, ang kamahinungdanon sa microstructure alang sa limitasyon sa porma gipadayag sa bag-ohay nga mga tuig gamit ang Crystal Plasticity Finite Element Method (CPFEM). Sa laing bahin, ang pagkaanaa sa scanning electron microscopy (SEM) ug electron backscatter diffraction (EBSD) makatabang sa mga tigdukiduki sa pag-obserbar sa microstructural nga kalihokan sa kristal nga mga istruktura sa panahon sa deformation. Ang pagsabut sa impluwensya sa lain-laing mga hugna sa mga metal, gidak-on sa lugas ug oryentasyon, ug mga mikroskopikong depekto sa lebel sa lugas hinungdanon sa pagtagna sa pagkaporma.
Ang pagtino sa pagkaporma sa kaugalingon usa ka komplikado nga proseso, tungod kay ang pagkaporma gipakita nga nagsalig kaayo sa mga agianan 1, 2, 3. Busa, ang naandan nga mga ideya sa katapusang pagporma sa strain dili kasaligan ubos sa dili parehas nga mga kondisyon sa pagkarga. Sa pikas bahin, kadaghanan sa mga agianan sa pagkarga sa mga aplikasyon sa industriya giklasipikar nga dili proporsyonal nga pagkarga. Niini nga bahin, ang tradisyonal nga hemispherical ug eksperimental nga Marciniak-Kuchinsky (MK) nga mga pamaagi4,5,6 kinahanglan gamiton uban ang pag-amping. Sa bag-ohay nga mga tuig, lain nga konsepto, ang Fracture Limit Diagram (FFLD), nakadani sa atensyon sa daghang mga inhenyero sa pagkaporma. Niini nga konsepto, usa ka modelo sa kadaot ang gigamit aron matagna ang pagkaporma sa sheet. Niining bahina, ang independensya sa agianan sa sinugdan gilakip sa pagtuki ug ang mga resulta naa sa maayo nga pag-uyon sa wala’y sukod nga mga resulta sa eksperimento7,8,9. Ang pagkaporma sa usa ka sheet metal nagdepende sa daghang mga parameter ug ang kasaysayan sa pagproseso sa sheet, ingon man sa microstructure ug hugna sa metal10,11,12,13,14,15.
Ang pagsalig sa gidak-on usa ka problema kung gikonsiderar ang mga mikroskopiko nga bahin sa mga metal. Gipakita nga, sa gagmay nga mga wanang sa deformation, ang pagsalig sa vibrational ug buckling nga mga kabtangan kusog nga nagdepende sa gitas-on nga sukdanan sa materyal16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27, 28,29,30. Ang epekto sa gidak-on sa lugas sa pagkaporma dugay na nga giila sa industriya. Gitun-an ni Yamaguchi ug Mellor [31] ang epekto sa gidak-on sa lugas ug gibag-on sa tensile nga mga kabtangan sa metal sheet gamit ang theoretical analysis. Gamit ang modelo sa Marciniac, ilang gitaho nga ubos sa biaxial tensile loading, ang pagkunhod sa ratio sa gibag-on ngadto sa gidak-on sa lugas mosangpot sa pagkunhod sa tensile properties sa sheet. Mga resulta sa eksperimento ni Wilson et al. Gipamatud-an sa 32 nga ang pagkunhod sa gibag-on ngadto sa kasagaran nga diametro sa lugas (t / d) miresulta sa pagkunhod sa biaxial extensibility sa metal sheets sa tulo ka lain-laing gibag-on. Nakahinapos sila nga sa t/d nga mga kantidad nga ubos sa 20, ang mamatikdan nga deformation inhomogeneity ug necking nag-una nga apektado sa indibidwal nga mga lugas sa gibag-on sa sheet. Gitun-an ni Ulvan ug Koursaris33 ang epekto sa gidak-on sa lugas sa kinatibuk-ang machinability sa 304 ug 316 austenitic stainless steels. Gitaho nila nga ang pagkaporma niini nga mga metal wala maapektuhan sa gidak-on sa lugas, apan ang gagmay nga mga pagbag-o sa mga tensile nga mga kabtangan makita. Kini ang pagtaas sa gidak-on sa lugas nga nagdala sa pagkunhod sa mga kinaiya sa kusog sa kini nga mga asero. Ang impluwensya sa dislokasyon nga densidad sa dagan sa stress sa nickel nga mga metal nagpakita nga ang dislokasyon nga densidad nagtino sa dagan sa stress sa metal, bisan unsa pa ang gidak-on sa lugas34. Ang interaksyon sa lugas ug inisyal nga oryentasyon usab adunay dako nga impluwensya sa ebolusyon sa aluminum texture, nga gisusi ni Becker ug Panchanadiswaran gamit ang mga eksperimento ug pagmodelo sa kristal nga plasticity35. Ang numerical nga mga resulta sa ilang pagtuki maayo nga uyon sa mga eksperimento, bisan pa ang pipila ka mga resulta sa simulation nagtipas gikan sa mga eksperimento tungod sa mga limitasyon sa gipadapat nga mga kondisyon sa utlanan. Pinaagi sa pagtuon sa kristal nga plasticity patterns ug experimentally detecting, rolled aluminum sheets nagpakita ug lain-laing formability36. Gipakita sa mga resulta nga bisan kung ang mga kurba sa stress-strain sa lainlaing mga sheet halos parehas, adunay daghang mga kalainan sa ilang pagkaporma base sa mga inisyal nga kantidad. Si Amelirad ug Assemour migamit sa mga eksperimento ug CPFEM aron makuha ang stress-strain curves para sa austenitic stainless steel sheets37. Gipakita sa ilang mga simulation nga ang pagtaas sa gidak-on sa lugas mobalhin pataas sa FLD, nga nagporma usa ka limitado nga kurba. Dugang pa, ang sama nga mga tigsulat nag-imbestigar sa epekto sa grain orientation ug morphology sa pagporma sa voids 38.
Dugang pa sa grain morphology ug orientation sa austenitic stainless steels, importante usab ang kahimtang sa twins ug secondary phases. Ang twinning mao ang nag-unang mekanismo sa pagpagahi ug pagdugang sa elongation sa TWIP 39 steel. Ang Hwang40 nagtaho nga ang pagkaporma sa TWIP steels dili maayo bisan pa sa igo nga tensile nga tubag. Bisan pa, ang epekto sa deformation twinning sa pagkaporma sa austenitic steel sheets wala pa igo nga gitun-an. Mishra ug uban pa. 41 nagtuon sa austenitic stainless steels sa pag-obserbar sa twinning ubos sa lain-laing tensile strain paths. Ilang nakaplagan nga ang kaluha mahimong maggikan sa pagkadunot nga mga tinubdan sa duha ka annealed twins ug sa bag-ong henerasyon sa kaluha. Naobserbahan nga ang pinakadako nga kambal naporma ubos sa biaxial tension. Dugang pa, namatikdan nga ang pagbag-o sa austenite ngadto sa \({\ alpha}^{^{\prime}}\)-martensite nagdepende sa agianan sa strain. Hong ug uban pa. 42 nag-imbestigar sa epekto sa strain-induced twinning ug martensite sa hydrogen embrittlement sa lain-laing mga temperatura sa selective laser melting sa 316L austenitic steel. Naobserbahan nga, depende sa temperatura, ang hydrogen mahimong hinungdan sa pagkapakyas o pagpauswag sa pagkaporma sa 316L nga asero. Shen ug uban pa. 43 eksperimento gisukod ang gidaghanon sa deformation martensite ubos sa tensile loading sa lain-laing mga loading rates. Nakaplagan nga ang pagtaas sa tensile strain nagdugang sa volume fraction sa martensite fraction.
Ang mga pamaagi sa AI gigamit sa siyensya ug teknolohiya tungod sa ilang versatility sa pagmodelo sa mga komplikadong mga problema nga walay paggamit sa pisikal ug matematika nga mga pundasyon sa problema44,45,46,47,48,49,50,51,52 Ang gidaghanon sa mga pamaagi sa AI nagkadaghan. . Moradi et al. 44 migamit ug mga teknik sa pagkat-on sa makina aron ma-optimize ang mga kondisyon sa kemikal aron makahimo og mas maayong mga partikulo sa nanosilica. Ang ubang kemikal nga mga kabtangan nag-impluwensya usab sa mga kabtangan sa nanoscale nga mga materyales, nga gisusi sa daghang mga artikulo sa panukiduki53. Ce et al. 45 migamit sa ANFIS sa pagtagna sa pagkaporma sa plain carbon steel sheet metal ubos sa lain-laing mga rolling condition. Tungod sa bugnaw nga pagligid, ang dislokasyon nga densidad sa malumo nga asero mitaas pag-ayo. Ang yano nga carbon steels lahi sa austenitic stainless steel sa ilang hardening ug restorative nga mga mekanismo. Sa yano nga carbon steel, ang mga pagbag-o sa hugna dili mahitabo sa metal microstructure. Dugang pa sa metal phase, ang ductility, fracture, machinability, ug uban pa sa mga metal apektado usab sa daghang uban pang microstructural features nga mahitabo sa panahon sa nagkalain-laing matang sa heat treatment, cold working, ug aging54,55,56,57,58,59 ,60. , 61, 62. Bag-ohay lang, si Chen et al. 63 gitun-an ang epekto sa cold rolling sa pagkaporma sa 304L steel. Giisip nila ang mga phenomenological nga obserbasyon lamang sa mga eksperimento nga pagsulay aron mabansay ang neural network aron matagna ang pagkaporma. Sa tinuud, sa kaso sa austenitic stainless steels, daghang mga hinungdan ang naghiusa aron makunhuran ang mga tensile nga kabtangan sa sheet. Gigamit ni Lu et al.64 ang ANFIS aron maobserbahan ang epekto sa lain-laing mga parameter sa proseso sa pagpalapad sa lungag.
Ingon sa mubo nga gihisgutan sa pagrepaso sa ibabaw, ang epekto sa microstructure sa porma nga limit diagram nakadawat og gamay nga pagtagad sa literatura. Sa laing bahin, daghang mga bahin sa microstructural ang kinahanglan nga tagdon. Busa, hapit imposible nga ilakip ang tanan nga mga microstructural nga hinungdan sa mga pamaagi sa pag-analisar. Niini nga diwa, ang paggamit sa artificial intelligence mahimong mapuslanon. Niining bahina, kini nga pagtuon nagsusi sa epekto sa usa ka aspeto sa microstructural nga mga hinungdan, nga mao ang presensya sa stress-induced martensite, sa pagkaporma sa stainless steel sheets. Kini nga pagtuon lahi sa ubang mga pagtuon sa AI kalabot sa pagkaporma kay ang focus kay sa microstructural features kay sa experimental FLD curves. Gitinguha namon nga susihon ang pagkaporma sa 316 nga asero nga adunay lainlaing mga sulud nga martensite gamit ang mga pamaagi sa eksperimento ug artipisyal nga paniktik. Sa unang lakang, 316 steel uban sa usa ka inisyal nga gibag-on sa 2 mm gi-annealed ug bugnaw giligid sa lain-laing mga gibag-on. Pagkahuman, gamit ang pagkontrol sa metallographic, gisukod ang paryente nga lugar sa martensite. Ang pagkaporma sa mga linukot nga mga palid gitino gamit ang usa ka hemisphere burst test aron makakuha og strain limit diagram (FLD). Ang datos nga nadawat gikan kaniya gigamit sa ulahi sa pagbansay ug pagsulay sa artipisyal nga neuro-fuzzy interference system (ANFIS). Pagkahuman sa pagbansay sa ANFIS, ang mga panagna sa neural network gitandi sa usa ka bag-ong set sa mga resulta sa eksperimento.
Ang 316 austenitic stainless steel metal sheet nga gigamit sa karon nga pagtuon adunay kemikal nga komposisyon sama sa gipakita sa Table 1 ug usa ka inisyal nga gibag-on nga 1.5 mm. Pag-ani sa 1050 ° C sulod sa 1 ka oras nga gisundan sa pagpalong sa tubig aron mahupay ang nahabilin nga mga stress sa sheet ug makakuha usa ka uniporme nga microstructure.
Ang microstructure sa austenitic steels mahimong ipadayag gamit ang daghang etchants. Usa sa labing maayo nga etchants mao ang 60% nitric acid sa distilled water, gikulit sa 1 VDC sa 120 s38. Bisan pa, kini nga etchant nagpakita lamang sa mga utlanan sa lugas ug dili makaila sa doble nga mga utlanan sa lugas, ingon sa gipakita sa Fig. 1a. Ang laing etchant mao ang glycerol acetate, diin ang kaluha nga mga utlanan mahimong makita nga maayo, apan ang mga utlanan sa lugas dili, sama sa gipakita sa Fig. 1b. Dugang pa, human sa pagbag-o sa metastable austenitic phase ngadto sa \({\ alpha }^{^{\prime}}\)-martensite phase mahimong mamatikdan gamit ang glycerol acetate etchant, nga mao ang interes sa kasamtangan nga pagtuon.
Microstructure sa metal plate 316 human sa annealing, gipakita sa nagkalain-laing etchants, (a) 200x, 60% \({\ mathrm{HNO}}_{3}\) sa distilled water sa 1.5 V sa 120 s, ug (b) 200x , glyceryl acetate.
Ang annealed sheets giputol sa mga sheets nga 11 cm ang gilapdon ug 1 m ang gitas-on alang sa rolling. Ang bugnaw nga rolling plant adunay duha ka simetriko nga rolyo nga adunay diyametro nga 140 mm. Ang bugnaw nga rolling nga proseso hinungdan sa pagbag-o sa austenite sa deformation martensite sa 316 stainless steel. Pagpangita alang sa ratio sa martensite nga hugna sa austenite nga hugna pagkahuman sa bugnaw nga pagligid sa lainlaing gibag-on. Sa fig. Ang 2 nagpakita sa usa ka sample sa microstructure sa sheet metal. Sa fig. Ang 2a nagpakita sa usa ka metallographic nga imahe sa usa ka giligid nga sample, ingon nga gitan-aw gikan sa usa ka direksyon nga patindog sa sheet. Sa fig. 2b gamit ang ImageJ65 software, ang martensitic nga bahin gipasiugda sa itom. Gamit ang mga himan niining open source software, ang lugar sa martensite fraction mahimong masukod. Ang talaan 2 nagpakita sa detalyado nga mga tipik sa martensitic ug austenitic nga mga hugna human sa pagligid sa lain-laing mga pagkunhod sa gibag-on.
Microstructure sa usa ka 316 L sheet human sa rolling ngadto sa usa ka 50% pagkunhod sa gibag-on, gitan-aw nga tul-id sa eroplano sa sheet, gipadako 200 ka beses, glycerol acetate.
Ang mga kantidad nga gipakita sa Talaan 2 nakuha pinaagi sa pag-average sa gisukod nga martensite fraction sa tulo ka mga litrato nga gikuha sa lainlaing mga lokasyon sa parehas nga metallographic nga ispesimen. Dugang pa, sa fig. Ang 3 nagpakita sa quadratic fitting curves aron mas masabtan ang epekto sa cold rolling sa martensite. Makita nga adunay hapit linear correlation tali sa proporsyon sa martensite ug pagkunhod sa gibag-on sa bugnaw nga giligid nga kahimtang. Bisan pa, ang usa ka quadratic nga relasyon mahimong mas maayo nga magrepresentar niini nga relasyon.
Ang pagkalainlain sa proporsyon sa martensite ingon usa ka function sa pagkunhod sa gibag-on sa panahon sa bugnaw nga pagligid sa usa ka una nga annealed 316 steel sheet.
Ang limitasyon sa pagporma gi-evaluate sumala sa naandan nga pamaagi gamit ang hemisphere burst tests37,38,45,66. Sa kinatibuk-an, unom ka mga sample ang gihimo pinaagi sa pagputol sa laser nga adunay mga sukat nga gipakita sa Fig. 4a isip usa ka set sa mga sample nga eksperimento. Alang sa matag estado sa martensite fraction, tulo ka set sa test specimens ang giandam ug gisulayan. Sa fig. Ang 4b nagpakita sa giputol, gipasinaw, ug gimarkahan nga mga sample.
Ang paghulma sa Nakazima naglimite sa sample size ug cutting board. (a) Mga Dimensyon, (b) Guntinga ug gimarkahan nga mga espesimen.
Ang pagsulay alang sa hemispherical punching gihimo gamit ang hydraulic press nga adunay katulin sa pagbiyahe nga 2 mm / s. Ang mga contact surface sa punch ug sheet maayo nga lubricated aron maminusan ang epekto sa friction sa pagporma sa mga limitasyon. Ipadayon ang pagsulay hangtod maobserbahan ang usa ka mahinungdanong pagkunhod o pagkaputol sa specimen. Sa fig. Gipakita sa 5 ang naguba nga sample sa aparato ug ang sample pagkahuman sa pagsulay.
Ang limitasyon sa pagporma gitino gamit ang usa ka hemispherical burst test, (a) test rig, (b) sample plate sa break sa test rig, (c) ang samang sample human sa pagsulay.
Ang neuro-fuzzy nga sistema nga gimugna sa Jang67 usa ka angay nga himan alang sa pagtagna sa limitasyon sa curve sa pagporma sa dahon. Kini nga matang sa artipisyal nga neural network naglakip sa impluwensya sa mga parameter nga adunay dili klaro nga mga paghulagway. Kini nagpasabot nga sila makakuha sa bisan unsa nga tinuod nga bili sa ilang mga uma. Ang mga bili niini nga matang dugang nga giklasipikar sumala sa ilang bili. Ang matag kategorya adunay kaugalingon nga mga lagda. Pananglitan, ang kantidad sa temperatura mahimong bisan unsang tinuod nga numero, ug depende sa kantidad niini, ang mga temperatura mahimong maklasipikar nga bugnaw, medium, init, ug init. Niini nga bahin, pananglitan, ang lagda alang sa ubos nga temperatura mao ang lagda nga "magsul-ob og jacket", ug ang lagda alang sa mainit nga temperatura mao ang "igo nga T-shirt". Sa fuzzy logic mismo, ang output gisusi alang sa katukma ug kasaligan. Ang kombinasyon sa mga sistema sa neural network nga adunay fuzzy logic nagsiguro nga ang ANFIS makahatag ug kasaligan nga mga resulta.
Ang Figure 6 nga gihatag ni Jang67 nagpakita sa usa ka yano nga neural fuzzy network. Sama sa gipakita, ang network nagkinahanglan og duha ka mga input, sa among pagtuon ang input mao ang proporsyon sa martensite sa microstructure ug ang bili sa menor de edad nga strain. Sa una nga lebel sa pag-analisar, ang mga kantidad sa pag-input gi-fuzzify gamit ang fuzzy nga mga lagda ug mga function sa membership (FC):
Alang sa \(i=1, 2\), tungod kay ang input gituohan nga adunay duha ka mga kategorya sa paghulagway. Ang MF mahimong makuha sa bisan unsang triangular, trapezoidal, Gaussian, o bisan unsang lain nga porma.
Base sa mga kategorya nga \({A}_{i}\) ug \({B}_{i}\) ug ang ilang MF values sa lebel 2, pipila ka mga lagda ang gisagop, sama sa gipakita sa Figure 7. Niini layer, ang mga epekto sa lain-laing mga input sa usa ka paagi gihiusa. Dinhi, ang mosunod nga mga lagda gigamit sa pagkombinar sa impluwensya sa martensite fraction ug minor strain values:
Ang output \({w}_{i}\) niini nga layer gitawag nga ignition intensity. Kini nga mga ignition intensities gi-normalize sa layer 3 sumala sa mosunod nga relasyon:
Sa layer 4, ang Takagi ug Sugeno rules67,68 gilakip sa kalkulasyon aron makonsiderar ang impluwensya sa mga inisyal nga kantidad sa mga parameter sa input. Kini nga layer adunay mga mosunod nga relasyon:
Ang resulta nga \({f}_{i}\) apektado sa normalized values sa mga layer, nga naghatag sa katapusang resulta, ang nag-unang warp values:
diin ang \(NR\) nagrepresentar sa gidaghanon sa mga lagda. Ang papel sa neural network dinhi mao ang paggamit sa internal nga optimization algorithm aron matul-id ang wala mailhi nga mga parameter sa network. Ang wala mahibal-an nga mga parameter mao ang resulta nga mga parameter \(\left\{{p}_{i}, {q}_{i}, {r}_{i}\right\}\), ug ang mga parameter nga may kalabutan sa MF gikonsiderar nga generalized wind chimes porma function:
Ang mga diagram sa limitasyon sa porma nagdepende sa daghang mga parameter, gikan sa komposisyon sa kemikal hangtod sa kasaysayan sa deformasyon sa sheet metal. Ang pila ka mga parameter dali nga masusi, lakip ang mga parameter sa pagsulay sa tensile, samtang ang uban nanginahanglan labi ka komplikado nga mga pamaagi sama sa metallography o nahabilin nga determinasyon sa stress. Sa kadaghanan nga mga kaso, gitambagan nga maghimo usa ka pagsulay sa limitasyon sa strain alang sa matag hugpong sa sheet. Bisan pa, usahay ang ubang mga resulta sa pagsulay mahimong magamit aron mabanabana ang limitasyon sa pagporma. Pananglitan, daghang mga pagtuon ang naggamit sa mga resulta sa pagsulay sa tensile aron mahibal-an ang pagkaporma sa sheet69,70,71,72. Ang ubang mga pagtuon naglakip sa dugang nga mga parameter sa ilang pagtuki, sama sa gibag-on sa lugas ug gidak-on31,73,74,75,76,77. Bisan pa, dili mapuslanon sa pagkalkula ang paglakip sa tanan nga gitugotan nga mga parameter. Busa, ang paggamit sa mga modelo sa ANFIS mahimo nga usa ka makatarunganon nga pamaagi aron matubag kini nga mga isyu45,63.
Niini nga papel, ang impluwensya sa martensite nga sulod sa paghulma sa limit diagram sa usa ka 316 austenitic steel sheet gisusi. Bahin niini, usa ka set sa datos ang giandam gamit ang mga pagsulay sa eksperimento. Ang naugmad nga sistema adunay duha ka input variable: ang proporsyon sa martensite nga gisukod sa metallographic nga mga pagsulay ug ang hanay sa gagmay nga mga strain sa engineering. Ang resulta mao ang usa ka mayor nga engineering deformation sa pagporma limit curve. Adunay tulo ka matang sa martensitic fractions: fine, medium ug high fractions. Ang ubos nagpasabot nga ang proporsiyon sa martensite dili moubos sa 10%. Ubos sa kasarangan nga mga kondisyon, ang proporsyon sa martensite gikan sa 10% hangtod 20%. Ang taas nga kantidad sa martensite giisip nga mga tipik nga labaw sa 20%. Dugang pa, ang secondary strain adunay tulo ka managlahi nga mga kategoriya tali sa -5% ug 5% duol sa vertical axis, nga gigamit sa pagtino sa FLD0. Positibo ug negatibo nga mga han-ay mao ang laing duha ka mga kategoriya.
Ang mga resulta sa hemispherical nga pagsulay gipakita sa FIG. Ang numero nagpakita sa 6 nga nag-umol nga mga diagram sa mga limitasyon, 5 niini ang FLD sa tagsa-tagsa nga giligid nga mga palid. Gihatagan og safety point ug ang upper limit curve niini nga nagporma og limit curve (FLC). Ang kataposang numero nagtandi sa tanang FLC. Ingon sa makita gikan sa katapusang numero, ang pagtaas sa proporsyon sa martensite sa 316 austenitic steel makapakunhod sa pagkaporma sa sheet metal. Sa laing bahin, ang pagdugang sa proporsiyon sa martensite anam-anam nga mibalik sa FLC ngadto sa simetriko nga kurba bahin sa bertikal nga axis. Sa katapusan nga duha ka mga graph, ang tuo nga kilid sa kurba mas taas gamay kaysa sa wala, nga nagpasabut nga ang pagkaporma sa biaxial tension mas taas kaysa sa uniaxial tension. Dugang pa, ang mga menor de edad ug mayor nga mga strain sa inhenyeriya sa wala pa ang necking mikunhod uban ang pagtaas sa proporsyon sa martensite.
316 nga nagporma og limit curve. Impluwensya sa proporsiyon sa martensite sa pagkaporma sa austenitic steel sheets. (safety point SF, formation limit curve FLC, martensite M).
Ang neural network gibansay sa 60 ka set sa mga resulta sa eksperimento nga adunay martensite fractions nga 7.8, 18.3 ug 28.7%. Usa ka set sa datos nga 15.4% martensite ang gitagana alang sa proseso sa pag-verify ug 25.6% alang sa proseso sa pagsulay. Ang kasaypanan pagkahuman sa 150 ka epoch mga 1.5%. Sa fig. Ang 9 nagpakita sa kalambigitan tali sa aktuwal nga output (\({\ epsilon }_{1}\), basic engineering workload) nga gihatag para sa pagbansay ug pagsulay. Sama sa imong makita, ang nabansay nga NFS nagtagna sa \({\ epsilon} _{1}\) nga makatagbaw alang sa mga bahin sa sheet metal.
(a) Correlation tali sa gitagna ug aktuwal nga mga bili human sa proseso sa pagbansay, (b) Sayop tali sa gitagna ug aktuwal nga mga bili alang sa mga nag-unang engineering load sa FLC sa panahon sa pagbansay ug pag-verify.
Sa usa ka punto sa panahon sa pagbansay, ang network sa ANFIS dili kalikayan nga ma-recycle. Aron mahibal-an kini, usa ka parallel check ang gihimo, gitawag nga "check". Kung ang validation error value motipas gikan sa training value, ang network magsugod sa retrain. Sama sa gipakita sa Figure 9b, sa wala pa ang epoch 150, ang kalainan tali sa pagkat-on ug validation curves gamay ra, ug sila nagsunod sa halos parehas nga kurba. Niini nga punto, ang sayup sa proseso sa pag-validate nagsugod sa pagtipas gikan sa kurba sa pagkat-on, nga usa ka timaan sa overfitting sa ANFIS. Sa ingon, ang ANFIS network alang sa round 150 gipreserbar nga adunay sayup nga 1.5%. Dayon ang panagna sa FLC alang sa ANFIS gipaila. Sa fig. Ang 10 nagpakita sa gitagna ug aktuwal nga mga kurba para sa pinili nga mga sampol nga gigamit sa proseso sa pagbansay ug pag-verify. Tungod kay ang mga datos gikan niini nga mga kurba gigamit sa pagbansay sa network, dili ikatingala nga maobserbahan ang suod kaayo nga mga panagna.
Aktuwal nga eksperimento nga FLC ug ANFIS predictive curves ubos sa lain-laing martensite nga kondisyon sa sulod. Kini nga mga kurba gigamit sa proseso sa pagbansay.
Ang modelo sa ANFIS wala mahibal-an kung unsa ang nahitabo sa katapusan nga sample. Busa, gisulayan namo ang among gibansay nga ANFIS para sa FLC pinaagi sa pagsumite sa mga sample nga adunay martensite nga tipik nga 25.6%. Sa fig. Ang 11 nagpakita sa prediksyon sa ANFIS FLC ingon man usab sa eksperimento nga FLC. Ang labing kadaghan nga sayup tali sa gitagna nga kantidad ug ang eksperimento nga kantidad mao ang 6.2%, nga mas taas kaysa sa gitagna nga kantidad sa panahon sa pagbansay ug pag-validate. Bisan pa, kini nga sayup usa ka maagwanta nga sayup kung itandi sa ubang mga pagtuon nga nagtagna sa FLC sa teorya37.
Sa industriya, ang mga parameter nga makaapekto sa pagkaporma gihulagway sa porma sa usa ka dila. Pananglitan, "ang coarse grain makapakunhod sa pagkaporma" o "nadugangan nga bugnaw nga pagtrabaho nagpamenos sa FLC". Ang pag-input sa network sa ANFIS sa unang yugto giklasipikar sa mga kategorya sa linguistic sama sa ubos, kasarangan ug taas. Adunay lainlaing mga lagda alang sa lainlaing mga kategorya sa network. Busa, sa industriya, kini nga matang sa network mahimong mapuslanon kaayo sa mga termino sa paglakip sa daghang mga hinungdan sa ilang linguistic nga paghulagway ug pagtuki. Niini nga trabaho, gisulayan namon nga tagdon ang usa sa mga nag-unang bahin sa microstructure sa austenitic stainless steels aron magamit ang mga posibilidad sa ANFIS. Ang kantidad sa stress-induced martensite sa 316 kay direkta nga sangputanan sa bugnaw nga pagtrabaho niini nga mga pagsal-ot. Pinaagi sa pag-eksperimento ug pag-analisa sa ANFIS, nakit-an nga ang pagdugang sa proporsyon sa martensite sa kini nga klase sa austenitic stainless steel nagdala sa usa ka hinungdanon nga pagkunhod sa FLC sa plate 316, aron ang pagdugang sa proporsyon sa martensite gikan sa 7.8% hangtod sa 28.7% makapakunhod sa FLD0 gikan sa 0.35. hangtod sa 0.1 matag usa. Sa laing bahin, ang gibansay ug gi-validate nga network sa ANFIS mahimong makatagna sa FLC gamit ang 80% sa magamit nga data sa eksperimento nga adunay labing kadaghan nga sayup nga 6.5%, nga usa ka madawat nga margin sa sayup kung itandi sa ubang mga teoretikal nga pamaagi ug mga relasyon sa phenomenological.
Ang mga dataset nga gigamit ug/o gi-analisa sa kasamtangan nga pagtuon anaa gikan sa tagsa-tagsa ka mga tagsulat sa makatarunganon nga hangyo.
Iftikhar, CMA, ug uban pa. Ang ebolusyon sa sunod-sunod nga mga agianan sa abot sa extruded AZ31 magnesium alloy "as is" ubos sa proporsyonal ug dili proporsyonal nga mga agianan sa pagkarga: mga eksperimento ug simulation sa CPFEM. sulod J. Prast. 151, 103216 (2022).
Iftikhar, TsMA et al. Ang ebolusyon sa sunod nga abot nga nawong human sa plastic deformation subay sa proporsyonal ug dili proporsyonal nga mga agianan sa pagkarga sa annealed AA6061 nga haluang metal: mga eksperimento ug finite element modeling sa crystal plasticity. internal J. Plast 143, 102956 (2021).
Manik, T., Holmedal, B. & Hopperstad, OS Stress transients, work hardening, ug aluminum r values tungod sa strain path changes. sulod J. Prast. 69, 1–20 (2015).
Mamushi, H. et al. Usa ka bag-ong pamaagi sa eksperimento alang sa pagtino sa limiting shaping diagram nga gikonsiderar ang epekto sa normal nga presyur. internal J. Alma mater. porma. 15(1), 1 (2022).
Yang Z. ug uban pa. Eksperimental nga Pag-calibrate sa Ductile Fracture Parameters ug Strain Limits sa AA7075-T6 Sheet Metal. J. Alma mater. proseso. mga teknolohiya. 291, 117044 (2021).
Petrits, A. ug uban pa. Nakatago nga mga gamit sa pag-ani sa enerhiya ug mga biomedical sensor base sa ultra-flexible nga ferroelectric converters ug mga organikong diode. Nasyonal nga komunidad. 12(1), 2399 (2021).
Basak, S. ug Panda, SK Pagtuki sa mga limitasyon sa liog ug bali sa nagkalain-laing predeformed nga mga plato sa polar nga epektibo nga plastic deformation nga mga agianan gamit ang Yld 2000-2d yield model. J. Alma mater. proseso. mga teknolohiya. 267, 289–307 (2019).
Basak, S. ug Panda, SK Fracture Deformations sa Anisotropic Sheet Metals: Experimental Evaluation ug Theoretical Predictions. sulod J. Mecha. ang siyensya. 151, 356–374 (2019).
Jalefar, F., Hashemi, R. & Hosseinipur, SJ Eksperimento ug teoretikal nga pagtuon sa epekto sa pagbag-o sa strain trajectory sa molding limit diagram AA5083. internal nga J. Adv. tiggama. mga teknolohiya. 76(5–8), 1343–1352 (2015).
Habibi, M. et al. Eksperimento nga pagtuon sa mekanikal nga mga kabtangan, pagkaporma, ug paglimit sa pagporma sa diagram sa friction stir welded blangko. J. Magbubuhat. proseso. 31, 310–323 (2018).
Habibi, M., ug uban pa. Sa pagkonsiderar sa impluwensya sa bending, ang limit diagram naporma pinaagi sa paglakip sa MC model ngadto sa finite element modeling. proseso. Fur Institute. proyekto. L 232(8), 625–636 (2018).
Oras sa pag-post: Hun-08-2023