გმადლობთ, რომ ეწვიეთ Nature.com-ს. თქვენ იყენებთ ბრაუზერის ვერსიას შეზღუდული CSS მხარდაჭერით. საუკეთესო გამოცდილებისთვის, გირჩევთ გამოიყენოთ განახლებული ბრაუზერი (ან გამორთოთ თავსებადობის რეჟიმი Internet Explorer-ში). გარდა ამისა, მუდმივი მხარდაჭერის უზრუნველსაყოფად, ჩვენ ვაჩვენებთ საიტს სტილის და JavaScript-ის გარეშე.
სლაიდერები, რომლებიც აჩვენებს სამ სტატიას თითო სლაიდზე. გამოიყენეთ უკანა და შემდეგი ღილაკები სლაიდებში გადასაადგილებლად, ან სლაიდის კონტროლერის ღილაკები ბოლოს თითოეულ სლაიდში გადასაადგილებლად.
მიკროსტრუქტურის გავლენა უჟანგავი ფოლადის ფურცლების ფორმირებადობაზე ფურცლის დამუშავების ინჟინრების მთავარი საზრუნავია. ავსტენიტური ფოლადებისთვის დეფორმაციის მარტენზიტის (\({\alpha}^{^{\prime))\)-მარტენზიტის არსებობა მიკროსტრუქტურაში იწვევს მნიშვნელოვან გამკვრივებას და ფორმირებადობის დაქვეითებას. ამ კვლევაში ჩვენ მიზნად ისახავდა AISI 316 ფოლადების ფორმირებადობის შეფასებას სხვადასხვა მარტენზიტული სიმტკიცით ექსპერიმენტული და ხელოვნური ინტელექტის მეთოდებით. პირველ ეტაპზე, AISI 316 ფოლადი, საწყისი 2 მმ სისქით, გახურდა და ცივად გააგორა სხვადასხვა სისქემდე. შემდგომში, შედარებითი დაძაბულობის მარტენზიტის ფართობი გაზომილი იქნა მეტალოგრაფიული ტესტირებით. ნაგლინი ფურცლების ფორმირებადობა განისაზღვრა ნახევარსფეროს აფეთქების ტესტის გამოყენებით დაძაბულობის ლიმიტის დიაგრამის (FLD) მისაღებად. ექსპერიმენტების შედეგად მიღებული მონაცემები შემდგომში გამოიყენება ხელოვნური ნეირო-ფაზური ჩარევის სისტემის (ANFIS) მომზადებისა და შესამოწმებლად. ANFIS ტრენინგის შემდეგ, ნერვული ქსელის მიერ პროგნოზირებული დომინანტური შტამები შეადარეს ექსპერიმენტული შედეგების ახალ კომპლექტს. შედეგები აჩვენებს, რომ ცივი გლინვა უარყოფითად მოქმედებს ამ ტიპის უჟანგავი ფოლადის ფორმირებადობაზე, მაგრამ ფურცლის სიმტკიცე მნიშვნელოვნად გაუმჯობესებულია. გარდა ამისა, ANFIS აჩვენებს დამაკმაყოფილებელ შედეგებს ექსპერიმენტულ გაზომვებთან შედარებით.
ლითონის ფურცლის ფორმირების უნარი, თუმცა სამეცნიერო სტატიების საგანი ათწლეულების განმავლობაში, რჩება მეტალურგიის კვლევის საინტერესო სფეროდ. ახალი ტექნიკური ინსტრუმენტები და გამოთვლითი მოდელები აადვილებს პოტენციურ ფაქტორებს, რომლებიც გავლენას ახდენენ ფორმალობაზე. რაც მთავარია, მიკროსტრუქტურის მნიშვნელობა ფორმის ლიმიტისთვის გამოვლინდა ბოლო წლებში კრისტალური პლასტიურობის სასრულ ელემენტების მეთოდის (CPFEM) გამოყენებით. მეორეს მხრივ, სკანირების ელექტრონული მიკროსკოპის (SEM) და ელექტრონული უკუღმა დიფრაქციის (EBSD) ხელმისაწვდომობა ეხმარება მკვლევარებს დააკვირდნენ კრისტალური სტრუქტურების მიკროსტრუქტურულ აქტივობას დეფორმაციის დროს. ლითონებში სხვადასხვა ფაზის გავლენის, მარცვლის ზომისა და ორიენტაციის და მარცვლის დონეზე მიკროსკოპული დეფექტების გააზრება გადამწყვეტია ფორმირებადობის პროგნოზირებისთვის.
ფორმირებადობის განსაზღვრა თავისთავად რთული პროცესია, რადგან ფორმირებადობა ნაჩვენებია, რომ დიდად არის დამოკიდებული 1, 2, 3 ბილიკებზე. ამიტომ, საბოლოო ფორმირების შტამის ჩვეულებრივი ცნებები არასანდოა არაპროპორციული დატვირთვის პირობებში. მეორეს მხრივ, სამრეწველო პროგრამებში დატვირთვის გზების უმეტესობა კლასიფიცირდება, როგორც არაპროპორციული დატვირთვა. ამასთან დაკავშირებით, ტრადიციული ნახევარსფერული და ექსპერიმენტული მარკინიაკ-კუჩინსკის (MK) მეთოდები4,5,6 სიფრთხილით უნდა იქნას გამოყენებული. ბოლო წლებში კიდევ ერთმა კონცეფციამ, მოტეხილობის ლიმიტის დიაგრამამ (FFLD), მიიპყრო მრავალი ფორმირებად ინჟინრის ყურადღება. ამ კონცეფციაში, დაზიანების მოდელი გამოიყენება ფურცლის ფორმირებადობის პროგნოზირებისთვის. ამასთან დაკავშირებით, ბილიკის დამოუკიდებლობა თავდაპირველად შედის ანალიზში და შედეგები კარგად ემთხვევა არასკალირებული ექსპერიმენტულ შედეგებს7,8,9. ლითონის ფურცლის ჩამოყალიბება დამოკიდებულია რამდენიმე პარამეტრზე და ფურცლის დამუშავების ისტორიაზე, აგრეთვე ლითონის მიკროსტრუქტურასა და ფაზაზე10,11,12,13,14,15.
ზომაზე დამოკიდებულება პრობლემაა ლითონების მიკროსკოპული მახასიათებლების გათვალისწინებისას. ნაჩვენებია, რომ მცირე დეფორმაციულ სივრცეებში ვიბრაციული და დაკეცვის თვისებების დამოკიდებულება ძლიერ არის დამოკიდებული მასალის სიგრძის მასშტაბზე16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27, 28,29,30. მარცვლის ზომის ეფექტი ფორმადობაზე დიდი ხანია აღიარებულია ინდუსტრიაში. იამაგუჩიმ და მელორმა [31] შეისწავლეს მარცვლის ზომისა და სისქის გავლენა ლითონის ფურცლების დაჭიმვის თვისებებზე თეორიული ანალიზის გამოყენებით. Marciniac მოდელის გამოყენებით, ისინი აცხადებენ, რომ ბიაქსიალური დაჭიმვის დროს, სისქის შეფარდების შემცირება მარცვლის ზომასთან იწვევს ფურცლის დაჭიმვის თვისებების შემცირებას. უილსონის ექსპერიმენტული შედეგები და სხვ. 32-მა დაადასტურა, რომ სისქის შემცირებამ მარცვლის საშუალო დიამეტრამდე (ტ/დ) გამოიწვია სამი სხვადასხვა სისქის ლითონის ფურცლების ბიაქსიალური გაფართოების შემცირება. მათ დაასკვნეს, რომ t/d 20-ზე ნაკლები მნიშვნელობებით, შესამჩნევი დეფორმაციის არაერთგვაროვნება და კისერი ძირითადად გავლენას ახდენს ფურცლის სისქეში ცალკეული მარცვლებით. ულვანმა და კურსარისმა33 შეისწავლეს მარცვლის ზომის გავლენა 304 და 316 ავსტენიტური უჟანგავი ფოლადის მთლიან დამუშავებაზე. ისინი აცხადებენ, რომ ამ ლითონების ფორმირებადობაზე გავლენას არ ახდენს მარცვლების ზომა, მაგრამ შეინიშნება მცირე ცვლილებები დაჭიმვის თვისებებში. სწორედ მარცვლის ზომის ზრდა იწვევს ამ ფოლადების სიმტკიცის მახასიათებლების შემცირებას. დისლოკაციის სიმკვრივის გავლენა ნიკელის ლითონების დინების სტრესზე გვიჩვენებს, რომ დისლოკაციის სიმკვრივე განსაზღვრავს ლითონის დინების სტრესს, მარცვლის ზომის მიუხედავად34. მარცვლის ურთიერთქმედება და საწყისი ორიენტაცია ასევე დიდ გავლენას ახდენს ალუმინის ტექსტურის ევოლუციაზე, რომელიც გამოიკვლია ბეკერმა და პანჩანადისვარანმა ექსპერიმენტებისა და კრისტალური პლასტიურობის მოდელირების გამოყენებით35. მათი ანალიზის რიცხვითი შედეგები კარგად ემთხვევა ექსპერიმენტებს, თუმცა ზოგიერთი სიმულაციური შედეგი ცდებს გადაუხვევს ექსპერიმენტებს გამოყენებული სასაზღვრო პირობების შეზღუდვის გამო. ბროლის პლასტიურობის ნიმუშების შესწავლით და ექსპერიმენტული გამოვლენით, ალუმინის ნაგლინი ფურცლები აჩვენებენ განსხვავებულ ფორმადობას36. შედეგებმა აჩვენა, რომ მიუხედავად იმისა, რომ სხვადასხვა ფურცლების დაძაბულობა-დაძაბულობის მრუდები თითქმის ერთნაირი იყო, იყო მნიშვნელოვანი განსხვავებები მათ ფორმირებაში საწყის მნიშვნელობებზე დაყრდნობით. ამელირადმა და ასემპურმა გამოიყენეს ექსპერიმენტები და CPFEM, რათა მიეღოთ სტრესი-დაძაბულობის მრუდები აუსტენიტური უჟანგავი ფოლადის ფურცლებისთვის37. მათმა სიმულაციებმა აჩვენა, რომ მარცვლის ზომის ზრდა FLD-ში მაღლა იწევს, რაც ქმნის შემზღუდველ მრუდს. გარდა ამისა, იმავე ავტორებმა გამოიკვლიეს მარცვლის ორიენტაციისა და მორფოლოგიის გავლენა სიცარიელეების წარმოქმნაზე 38 .
მარცვლეულის მორფოლოგიისა და ორიენტაციის გარდა ავსტენიტურ უჟანგავი ფოლადებში, ასევე მნიშვნელოვანია ტყუპების მდგომარეობა და მეორადი ფაზები. Twinning არის TWIP 39 ფოლადის გამკვრივებისა და დრეკადობის გაზრდის მთავარი მექანიზმი. Hwang40 იტყობინება, რომ TWIP ფოლადების ფორმირებადობა ცუდი იყო, მიუხედავად საკმარისი დაძაბულობის პასუხისა. თუმცა, დეფორმაციის დაძმობილების ეფექტი ავსტენიტური ფოლადის ფურცლების ფორმირებადობაზე საკმარისად არ არის შესწავლილი. მიშრა და სხვ. 41-მა შეისწავლა ავსტენიტური უჟანგავი ფოლადები დაძმობილების დასაკვირვებლად სხვადასხვა დაძაბულობის ბილიკების ქვეშ. მათ აღმოაჩინეს, რომ ტყუპები შეიძლება წარმოიშვას როგორც ანეილირებული ტყუპების, ასევე ახალი თაობის ტყუპების დაშლის წყაროებიდან. დაფიქსირდა, რომ ყველაზე დიდი ტყუპები წარმოიქმნება ბიაქსიალური დაძაბულობის ქვეშ. გარდა ამისა, აღინიშნა, რომ აუსტენიტის ტრანსფორმაცია \({\alpha}^{^{\prime}}\)-მარტენზიტად დამოკიდებულია დაძაბულობის გზაზე. ჰონგმა და სხვ. 42 გამოიკვლია დაძაბვით გამოწვეული დაძმობილებისა და მარტენზიტის ეფექტი წყალბადის მყიფეობაზე ტემპერატურის დიაპაზონში 316 ლ ავსტენიტური ფოლადის სელექციური ლაზერული დნობისას. დაფიქსირდა, რომ ტემპერატურიდან გამომდინარე, წყალბადმა შეიძლება გამოიწვიოს უკმარისობა ან გააუმჯობესოს 316 ლიტრიანი ფოლადის ფორმირებადობა. შენ და სხვ. 43 ექსპერიმენტულად გაზომა დეფორმაციის მარტენზიტის მოცულობა ჭიმვის დატვირთვის ქვეშ სხვადასხვა დატვირთვის სიჩქარით. აღმოჩნდა, რომ დაჭიმვის დაძაბულობის ზრდა ზრდის მარტენზიტის ფრაქციის მოცულობითი ფრაქციას.
ხელოვნური ინტელექტის მეთოდები გამოიყენება მეცნიერებასა და ტექნოლოგიაში მათი მრავალმხრივი კომპლექსური პრობლემების მოდელირებაში, პრობლემის ფიზიკურ და მათემატიკური საფუძვლების გამოყენების გარეშე44,45,46,47,48,49,50,51,52 ხელოვნური ინტელექტის მეთოდების რაოდენობა იზრდება. . მორადი და სხვ. 44-მა გამოიყენა მანქანათმცოდნეობის ტექნიკა ქიმიური პირობების ოპტიმიზაციისთვის ნანოსილიკის ნაწილაკების წარმოებისთვის. სხვა ქიმიური თვისებები ასევე გავლენას ახდენს ნანომასშტაბიანი მასალების თვისებებზე, რაც გამოკვლეულია მრავალ კვლევით სტატიაში53. ცე და სხვ. 45 გამოიყენა ANFIS უბრალო ნახშირბადოვანი ფოლადის ფურცლის ფორმირებადობის პროგნოზირებისთვის სხვადასხვა მოძრავის პირობებში. ცივი გლინვის გამო, რბილ ფოლადში დისლოკაციის სიმკვრივე მნიშვნელოვნად გაიზარდა. უბრალო ნახშირბადოვანი ფოლადები განსხვავდება ავსტენიტური უჟანგავი ფოლადებისგან მათი გამკვრივებისა და აღდგენითი მექანიზმებით. მარტივ ნახშირბადოვან ფოლადში ფაზური გარდაქმნები არ ხდება ლითონის მიკროსტრუქტურაში. ლითონის ფაზის გარდა, ლითონების ელასტიურობა, მოტეხილობა, დამუშავება და ა.შ. ასევე გავლენას ახდენს რამდენიმე სხვა მიკროსტრუქტურული მახასიათებლით, რომლებიც წარმოიქმნება სხვადასხვა ტიპის თერმული დამუშავების, ცივი მუშაობისა და დაბერების დროს54,55,56,57,58,59. , 60. , 61, 62. ცოტა ხნის წინ, Chen et al. 63 შეისწავლა ცივი გლინვის ეფექტი 304 ლიტრიანი ფოლადის ფორმირებადობაზე. მათ მხედველობაში მიიღეს ფენომენოლოგიური დაკვირვებები მხოლოდ ექსპერიმენტულ ტესტებში, რათა მოემზადებინათ ნერვული ქსელი ფორმირებადობის პროგნოზირებისთვის. სინამდვილეში, აუსტენიტური უჟანგავი ფოლადების შემთხვევაში, რამდენიმე ფაქტორი გაერთიანებულია ფურცლის დაჭიმვის თვისებების შესამცირებლად. Lu et al.64 გამოიყენეს ANFIS ხვრელების გაფართოების პროცესზე სხვადასხვა პარამეტრის ზემოქმედების დასაკვირვებლად.
როგორც მოკლედ იყო განხილული ზემოთ მიმოხილვაში, მიკროსტრუქტურის ზემოქმედებას ფორმის ლიმიტის დიაგრამაზე მცირე ყურადღება ექცეოდა ლიტერატურაში. მეორეს მხრივ, გასათვალისწინებელია მრავალი მიკროსტრუქტურული მახასიათებელი. ამიტომ, ანალიტიკურ მეთოდებში ყველა მიკროსტრუქტურული ფაქტორის ჩართვა თითქმის შეუძლებელია. ამ თვალსაზრისით, ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება შეიძლება მომგებიანი იყოს. ამასთან დაკავშირებით, ეს კვლევა იკვლევს მიკროსტრუქტურული ფაქტორების ერთი ასპექტის ეფექტს, კერძოდ, სტრესით გამოწვეული მარტენზიტის არსებობას უჟანგავი ფოლადის ფურცლების ფორმირებადობაზე. ეს კვლევა განსხვავდება სხვა AI კვლევებისგან ფორმირებადობასთან დაკავშირებით იმით, რომ აქცენტი კეთდება მიკროსტრუქტურულ მახასიათებლებზე და არა მხოლოდ ექსპერიმენტულ FLD მრუდებზე. ჩვენ ვცდილობდით შეგვეფასებინა 316 ფოლადის ფორმირებადობა სხვადასხვა მარტენზიტის შემცველობით ექსპერიმენტული და ხელოვნური ინტელექტის მეთოდების გამოყენებით. პირველ საფეხურზე, 316 ფოლადი, საწყისი სისქით 2 მმ, ადუღდა და ცივად შემოვიდა სხვადასხვა სისქემდე. შემდეგ მეტალოგრაფიული კონტროლის გამოყენებით გაზომეს მარტენზიტის ფარდობითი ფართობი. ნაგლინი ფურცლების ფორმირებადობა განისაზღვრა ნახევარსფეროს აფეთქების ტესტის გამოყენებით დაძაბულობის ლიმიტის დიაგრამის (FLD) მისაღებად. მისგან მიღებული მონაცემები მოგვიანებით გამოიყენეს ხელოვნური ნეირო-ფაზური ჩარევის სისტემის (ANFIS) მომზადებისა და შესამოწმებლად. ANFIS ტრენინგის შემდეგ, ნერვული ქსელის პროგნოზები შედარებულია ექსპერიმენტული შედეგების ახალ კომპლექტთან.
წინამდებარე კვლევაში გამოყენებული 316 ავსტენიტური უჟანგავი ფოლადის ლითონის ფურცელს აქვს ქიმიური შემადგენლობა, როგორც ნაჩვენებია ცხრილში 1 და საწყისი სისქე 1,5 მმ. ადუღება 1050°C-ზე 1 საათის განმავლობაში, რასაც მოჰყვება წყლის ჩაქრობა ფურცელზე ნარჩენი სტრესის შესამსუბუქებლად და ერთიანი მიკროსტრუქტურის მისაღებად.
ავსტენიტური ფოლადების მიკროსტრუქტურა შეიძლება გამოვლინდეს რამდენიმე ეშანტის გამოყენებით. ერთ-ერთი საუკეთესო ეტჩანტი არის 60% აზოტის მჟავა გამოხდილ წყალში, ამოტვიფრულია 1 VDC-ზე 120 s38. თუმცა, ეს ეტანტი აჩვენებს მხოლოდ მარცვლის საზღვრებს და არ შეუძლია ორმაგი მარცვლის საზღვრების იდენტიფიცირება, როგორც ეს ნაჩვენებია ნახ. 1a. კიდევ ერთი ეტანტი არის გლიცეროლის აცეტატი, რომელშიც ტყუპის საზღვრები კარგად ჩანს, მაგრამ მარცვლეულის საზღვრები არ არის, როგორც ნაჩვენებია ნახ. 1b. გარდა ამისა, მეტასტაბილური ავსტენიტური ფაზის \({\alpha }^{^{\prime}}\)-მარტენზიტის ფაზაში ტრანსფორმაციის შემდეგ შეიძლება გამოვლინდეს გლიცეროლის აცეტატის ეტანტის გამოყენებით, რაც საინტერესოა მიმდინარე კვლევისთვის.
ლითონის ფირფიტის 316 მიკროსტრუქტურა ადუღების შემდეგ, ნაჩვენებია სხვადასხვა ეტანტებით, (a) 200x, 60% \({\mathrm{HNO}}_{3}\) გამოხდილ წყალში 1.5 V 120 წმ, და (b) 200x , გლიცერილის აცეტატი.
გახეხილი ფურცლები დაჭრეს ფურცლებად 11 სმ სიგანისა და 1 მ სიგრძის გასაბრტყელებლად. ცივი მოძრავი ქარხანას აქვს ორი სიმეტრიული რულონი 140 მმ დიამეტრით. ცივი გლინვის პროცესი იწვევს აუსტენიტის გარდაქმნას დეფორმაციულ მარტენზიტად 316 უჟანგავი ფოლადისაგან. ვეძებთ მარტენზიტის ფაზის თანაფარდობას ავსტენიტის ფაზასთან სხვადასხვა სისქეში ცივი გადახვევის შემდეგ. ნახ. 2 გვიჩვენებს ლითონის ფურცლის მიკროსტრუქტურის ნიმუშს. ნახ. 2a გვიჩვენებს ნაგლინი ნიმუშის მეტალოგრაფიულ გამოსახულებას, როგორც ჩანს ფურცლის პერპენდიკულარული მიმართულებიდან. ნახ. 2b ImageJ65 პროგრამული უზრუნველყოფის გამოყენებით, მარტენზიტული ნაწილი ხაზგასმულია შავად. ამ ღია პროგრამული უზრუნველყოფის ხელსაწყოების გამოყენებით, შესაძლებელია მარტენზიტის ფრაქციის ფართობის გაზომვა. ცხრილი 2 გვიჩვენებს მარტენზიტული და აუსტენიტური ფაზების დეტალურ ფრაქციებს სისქის სხვადასხვა შემცირებამდე გადახვევის შემდეგ.
316 ლიტრიანი ფურცლის მიკროსტრუქტურა გადახვევის შემდეგ სისქის 50%-მდე შემცირებამდე, ფურცლის სიბრტყეზე პერპენდიკულურად ნახული, 200-ჯერ გადიდებული, გლიცეროლის აცეტატი.
ცხრილში 2 წარმოდგენილი მნიშვნელობები მიღებული იყო გაზომილი მარტენზიტის ფრაქციების საშუალოდ გაზომვით სამი ფოტოზე, რომლებიც გადაღებულია იმავე მეტალოგრაფიულ ნიმუშზე სხვადასხვა ადგილას. გარდა ამისა, ნახ. 3 გვიჩვენებს კვადრატული მორგების მოსახვევებს, რათა უკეთ გავიგოთ ცივი გორგოლაჭის ეფექტი მარტენზიტზე. ჩანს, რომ არსებობს თითქმის წრფივი კორელაცია მარტენზიტის პროპორციასა და სისქის შემცირებას ცივი ნაგლინის პირობებში. თუმცა, კვადრატულმა ურთიერთობამ შეიძლება უკეთ წარმოაჩინოს ეს ურთიერთობა.
მარტენზიტის პროპორციის ცვალებადობა, როგორც სისქის შემცირების ფუნქცია თავდაპირველად ანეილი 316 ფოლადის ფურცლის ცივი გლინვის დროს.
ფორმის ლიმიტი შეფასდა ჩვეულებრივი პროცედურის მიხედვით ნახევარსფეროს ადიდებული ტესტების გამოყენებით37,38,45,66. სულ, ექვსი ნიმუში დამზადდა ლაზერული ჭრით, ნახატ 4a-ში ნაჩვენები ზომებით, როგორც ექსპერიმენტული ნიმუშების ნაკრები. მარტენზიტის ფრაქციის თითოეული მდგომარეობისთვის მომზადდა და გამოსცადა ტესტის ნიმუშების სამი ნაკრები. ნახ. 4b გვიჩვენებს დაჭრილი, გაპრიალებული და მარკირებული ნიმუშები.
Nakazima ჩამოსხმა ზღუდავს ნიმუშის ზომას და საჭრელ დაფას. (ა) ზომები, (ბ) ამოჭრილი და მონიშნული ნიმუშები.
ნახევარსფერული დარტყმის ტესტი ჩატარდა ჰიდრავლიკური პრესის გამოყენებით 2 მმ/წმ სიჩქარით. პუნჩისა და ფურცლის საკონტაქტო ზედაპირები კარგად არის შეზეთილი, რათა შემცირდეს ხახუნის ეფექტი ფორმირების ზღვრებზე. გააგრძელეთ ტესტირება მანამ, სანამ ნიმუშის მნიშვნელოვანი შევიწროება ან შესვენება არ შეინიშნება. ნახ. 5 გვიჩვენებს განადგურებულ ნიმუშს მოწყობილობაში და ნიმუში ტესტირების შემდეგ.
ფორმირების ლიმიტი განისაზღვრა ნახევარსფერული აფეთქების ტესტის გამოყენებით, (ა) სატესტო მოწყობილობა, (ბ) სანიმუშო ფირფიტა სატესტო მოწყობილობაში შესვენებისას, (გ) იგივე ნიმუში ტესტირების შემდეგ.
Jang67-ის მიერ შემუშავებული ნეირო-ფაზური სისტემა არის შესაფერისი ინსტრუმენტი ფოთლების წარმოქმნის ლიმიტის მრუდის პროგნოზირებისთვის. ამ ტიპის ხელოვნური ნერვული ქსელი მოიცავს პარამეტრების გავლენას ბუნდოვანი აღწერილობით. ეს ნიშნავს, რომ მათ შეუძლიათ მიიღონ ნებისმიერი რეალური ღირებულება თავიანთ სფეროებში. ამ ტიპის ღირებულებები შემდგომში კლასიფიცირდება მათი ღირებულების მიხედვით. თითოეულ კატეგორიას აქვს თავისი წესები. მაგალითად, ტემპერატურის მნიშვნელობა შეიძლება იყოს ნებისმიერი რეალური რიცხვი და მისი მნიშვნელობიდან გამომდინარე, ტემპერატურა შეიძლება კლასიფიცირდეს როგორც ცივი, საშუალო, თბილი და ცხელი. ამ მხრივ, მაგალითად, დაბალი ტემპერატურის წესია წესი „ჩაიცვი პიჯაკი“, ხოლო თბილი ტემპერატურის წესია „საკმარისი მაისური“. თავად ბუნდოვან ლოგიკაში გამომავალი ფასდება სიზუსტითა და სანდოობით. ნერვული ქსელის სისტემების კომბინაცია საეჭვო ლოგიკით უზრუნველყოფს, რომ ANFIS უზრუნველყოფს საიმედო შედეგებს.
Jang67-ის მიერ მოწოდებული სურათი 6 გვიჩვენებს მარტივ ნერვულ ბუნდოვან ქსელს. როგორც ნაჩვენებია, ქსელი იღებს ორ შეყვანას, ჩვენს კვლევაში შეყვანა არის მარტენზიტის პროპორცია მიკროსტრუქტურაში და მცირე დაძაბულობის მნიშვნელობა. ანალიზის პირველ დონეზე, შეყვანის მნიშვნელობები ბუნდოვანია ბუნდოვანი წესებისა და წევრობის ფუნქციების (FC) გამოყენებით:
\(i=1, 2\)-ისთვის, ვინაიდან შეყვანის ჩავთვალეთ აღწერილობის ორი კატეგორია. MF-ს შეუძლია მიიღოს ნებისმიერი სამკუთხა, ტრაპეციული, გაუსიანი ან ნებისმიერი სხვა ფორმა.
კატეგორიების \({A}_{i}\) და \({B}_{i}\) და მათი MF მნიშვნელობების საფუძველზე მე-2 დონეზე, მიღებულია რამდენიმე წესი, როგორც ნაჩვენებია სურათზე 7. ამ ფენა, სხვადასხვა შეყვანის ეფექტი ერთგვარად არის შერწყმული. აქ, შემდეგი წესები გამოიყენება მარტენზიტის ფრაქციის გავლენისა და მცირე დაძაბულობის მნიშვნელობების გაერთიანებისთვის:
ამ ფენის გამომავალს \({w}_{i}\) ეწოდება ანთების ინტენსივობა. აალების ეს ინტენსივობა ნორმალიზდება მე-3 ფენაში შემდეგი ურთიერთობის მიხედვით:
მე-4 ფენაში Takagi-ს და Sugeno-ს წესები67,68 შედის გაანგარიშებაში, რათა გაითვალისწინოს შეყვანის პარამეტრების საწყისი მნიშვნელობების გავლენა. ამ ფენას აქვს შემდეგი ურთიერთობები:
მიღებულ \({f}_{i}\) გავლენას ახდენს ნორმალიზებული მნიშვნელობები ფენებში, რაც იძლევა საბოლოო შედეგს, ძირითადი დეფორმაციის მნიშვნელობებს:
სადაც \(NR\) წარმოადგენს წესების რაოდენობას. ნერვული ქსელის როლი აქ არის მისი შიდა ოპტიმიზაციის ალგორითმის გამოყენება უცნობი ქსელის პარამეტრების გამოსასწორებლად. უცნობი პარამეტრები არის მიღებული პარამეტრები \(\left\{{p}_{i}, {q}_{i}, {r}_{i}\right\}\) და MF-თან დაკავშირებული პარამეტრები. განიხილება განზოგადებული ქარის ზარის ფორმის ფუნქცია:
ფორმის ლიმიტის დიაგრამები დამოკიდებულია ბევრ პარამეტრზე, ქიმიური შემადგენლობიდან ლითონის ფურცლის დეფორმაციის ისტორიამდე. ზოგიერთი პარამეტრი ადვილად შესაფასებელია, მათ შორის დაძაბულობის ტესტის პარამეტრები, ზოგი კი მოითხოვს უფრო რთულ პროცედურებს, როგორიცაა მეტალოგრაფია ან ნარჩენი სტრესის განსაზღვრა. უმეტეს შემთხვევაში, მიზანშეწონილია ჩაატაროთ დაძაბვის ლიმიტის ტესტი ფურცლის თითოეული პარტიისთვის. თუმცა, ზოგჯერ სხვა ტესტის შედეგები შეიძლება გამოყენებულ იქნას ფორმირების ლიმიტის მიახლოებით. მაგალითად, რამდენიმე კვლევამ გამოიყენა დაჭიმვის ტესტის შედეგები ფურცლის ფორმირებადობის დასადგენად69,70,71,72. სხვა კვლევები მათ ანალიზში მოიცავდა მეტ პარამეტრს, როგორიცაა მარცვლის სისქე და ზომა31,73,74,75,76,77. თუმცა, გამოთვლითი ხელსაყრელი არ არის ყველა დაშვებული პარამეტრის ჩართვა. ამრიგად, ANFIS მოდელების გამოყენება შეიძლება იყოს გონივრული მიდგომა ამ საკითხების გადასაჭრელად45,63.
ამ ნაშრომში გამოკვლეული იყო მარტენზიტის შემცველობის გავლენა 316 ავსტენიტური ფოლადის ფურცლის ფორმირების ლიმიტის დიაგრამაზე. ამასთან დაკავშირებით, მომზადდა მონაცემთა ნაკრები ექსპერიმენტული ტესტების გამოყენებით. შემუშავებულ სისტემას აქვს ორი შეყვანის ცვლადი: მარტენზიტის პროპორცია, რომელიც იზომება მეტალოგრაფიულ ტესტებში და მცირე საინჟინრო შტამების დიაპაზონი. შედეგი არის ფორმირების ლიმიტის მრუდის ძირითადი საინჟინრო დეფორმაცია. მარტენზიტული ფრაქციების სამი ტიპი არსებობს: წვრილი, საშუალო და მაღალი ფრაქციები. დაბალი ნიშნავს, რომ მარტენზიტის წილი 10%-ზე ნაკლებია. ზომიერ პირობებში მარტენზიტის წილი 10%-დან 20%-მდე მერყეობს. მარტენზიტის მაღალი მნიშვნელობები ითვლება 20%-ზე მეტ ფრაქციებად. გარდა ამისა, მეორად დაძაბულობას აქვს სამი განსხვავებული კატეგორია -5%-დან 5%-მდე ვერტიკალურ ღერძთან, რომლებიც გამოიყენება FLD0-ის დასადგენად. დადებითი და უარყოფითი დიაპაზონი არის დანარჩენი ორი კატეგორია.
ნახევარსფერული ტესტის შედეგები ნაჩვენებია ნახ. ნახატზე ნაჩვენებია ლიმიტების 6 ფორმირების დიაგრამა, რომელთაგან 5 არის ინდივიდუალური ნაგლინი ფურცლების FLD. მოცემულია უსაფრთხოების წერტილი და მისი ზედა ზღვრული მრუდი, რომელიც ქმნის ზღვრულ მრუდს (FLC). ბოლო ფიგურა ადარებს ყველა FLC-ს. როგორც ბოლო ფიგურიდან ჩანს, მარტენზიტის პროპორციის ზრდა 316 ავსტენიტურ ფოლადში ამცირებს ლითონის ფურცლის ფორმირებადობას. მეორეს მხრივ, მარტენზიტის პროპორციის გაზრდა თანდათანობით აქცევს FLC-ს სიმეტრიულ მრუდად ვერტიკალური ღერძის გარშემო. ბოლო ორ დიაგრამაში მრუდის მარჯვენა მხარე ოდნავ უფრო მაღალია, ვიდრე მარცხენა, რაც ნიშნავს, რომ ფორმირებადობა ბიაქსიალურ დაძაბულობაში უფრო მაღალია, ვიდრე ცალღერძულ დაძაბულობაში. გარდა ამისა, როგორც მცირე, ისე ძირითადი საინჟინრო შტამები კისრის მოხვევამდე მცირდება მარტენზიტის პროპორციის გაზრდით.
316 ლიმიტის მრუდის ფორმირება. მარტენზიტის პროპორციის გავლენა აუსტენიტური ფოლადის ფურცლების ფორმირებადობაზე. (უსაფრთხოების წერტილი SF, ფორმირების ლიმიტის მრუდი FLC, მარტენზიტი M).
ნერვული ქსელი ივარჯიშეს 60 კომპლექტზე ექსპერიმენტული შედეგების მარტენზიტის ფრაქციებით 7.8, 18.3 და 28.7%. მონაცემთა ნაკრები 15.4% მარტენზიტი იყო დაცული გადამოწმების პროცესისთვის და 25.6% ტესტირების პროცესისთვის. ცდომილება 150 ეპოქის შემდეგ არის დაახლოებით 1,5%. ნახ. 9 გვიჩვენებს კორელაციას ტრენინგისა და ტესტირებისთვის მოწოდებულ რეალურ გამომუშავებას (\({\epsilon }_{1}\), ძირითადი საინჟინრო დატვირთვას შორის. როგორც ხედავთ, გაწვრთნილი NFS პროგნოზირებს \({\epsilon} _{1}\) დამაკმაყოფილებლად ლითონის ფურცლის ნაწილებისთვის.
(ა) კორელაცია პროგნოზირებულ და რეალურ მნიშვნელობებს შორის სასწავლო პროცესის შემდეგ, (ბ) შეცდომა პროგნოზირებულ და ფაქტობრივ მნიშვნელობებს შორის ძირითადი საინჟინრო დატვირთვებისთვის FLC ტრენინგისა და შემოწმების დროს.
ტრენინგის გარკვეულ მომენტში, ANFIS ქსელი აუცილებლად გადამუშავდება. ამის დასადგენად ტარდება პარალელური შემოწმება, რომელსაც ეწოდება "შემოწმება". თუ ვალიდაციის შეცდომის მნიშვნელობა გადახრის სასწავლო მნიშვნელობიდან, ქსელი იწყებს გადამზადებას. როგორც 9b სურათზეა ნაჩვენები, 150 ეპოქამდე განსხვავება სწავლისა და ვალიდაციის მრუდებს შორის მცირეა და ისინი მიჰყვებიან დაახლოებით იმავე მრუდს. ამ ეტაპზე, ვალიდაციის პროცესის შეცდომა იწყებს სწავლის მრუდის გადახრას, რაც არის ANFIS-ის გადაჭარბების ნიშანი. ამრიგად, ANFIS ქსელი 150 რაუნდისთვის შენარჩუნებულია 1,5% შეცდომით. შემდეგ დაინერგება FLC პროგნოზი ANFIS-ისთვის. ნახ. 10 გვიჩვენებს პროგნოზირებულ და ფაქტობრივ მრუდებს შერჩეული ნიმუშებისთვის, რომლებიც გამოიყენება ტრენინგისა და გადამოწმების პროცესში. ვინაიდან ამ მრუდების მონაცემები გამოიყენებოდა ქსელის მოსამზადებლად, გასაკვირი არ არის ძალიან ახლო პროგნოზების დაკვირვება.
ფაქტობრივი ექსპერიმენტული FLC და ANFIS პროგნოზირებადი მრუდები მარტენზიტის შემცველობის სხვადასხვა პირობებში. ეს მრუდები გამოიყენება სასწავლო პროცესში.
ANFIS-ის მოდელმა არ იცის, რა დაემართა ბოლო ნიმუშს. ამიტომ, ჩვენ გამოვცადეთ ჩვენი გაწვრთნილი ANFIS FLC-სთვის, ნიმუშების წარდგენით მარტენზიტის ფრაქციის 25.6%. ნახ. 11 გვიჩვენებს ANFIS FLC პროგნოზს, ისევე როგორც ექსპერიმენტულ FLC-ს. მაქსიმალური ცდომილება პროგნოზირებულ მნიშვნელობასა და ექსპერიმენტულ მნიშვნელობას შორის არის 6.2%, რაც აღემატება პროგნოზირებულ მნიშვნელობას ვარჯიშისა და ვალიდაციის დროს. თუმცა, ეს შეცდომა ასატანი შეცდომაა სხვა კვლევებთან შედარებით, რომლებიც თეორიულად პროგნოზირებენ FLC37.
ინდუსტრიაში, პარამეტრები, რომლებიც გავლენას ახდენენ ფორმალობაზე, აღწერილია ენის სახით. მაგალითად, "უხეში მარცვლეული ამცირებს ფორმირებადობას" ან "გაზრდილი ცივი მუშაობის შემცირება ამცირებს FLC". ANFIS ქსელში შეყვანა პირველ ეტაპზე კლასიფიცირდება ლინგვისტურ კატეგორიებად, როგორიცაა დაბალი, საშუალო და მაღალი. ქსელში სხვადასხვა კატეგორიისთვის განსხვავებული წესებია. ამიტომ, ინდუსტრიაში, ამ ტიპის ქსელი შეიძლება იყოს ძალიან გამოსადეგი მათ ლინგვისტურ აღწერასა და ანალიზში რამდენიმე ფაქტორის ჩართვის თვალსაზრისით. ამ ნაშრომში შევეცადეთ გავითვალისწინოთ ავსტენიტური უჟანგავი ფოლადების მიკროსტრუქტურის ერთ-ერთი მთავარი მახასიათებელი, რათა გამოგვეყენებინა ANFIS-ის შესაძლებლობები. სტრესით გამოწვეული მარტენზიტის რაოდენობა 316 არის ამ ჩანართების ცივი მუშაობის პირდაპირი შედეგი. ექსპერიმენტებისა და ANFIS ანალიზის შედეგად დადგინდა, რომ მარტენზიტის პროპორციის გაზრდა ამ ტიპის ავსტენიტურ უჟანგავი ფოლადში იწვევს 316 ფირფიტის FLC-ის მნიშვნელოვან შემცირებას, ასე რომ მარტენზიტის პროპორციის გაზრდა 7.8%-დან 28.7%-მდე ამცირებს FLD0 0.35-დან. 0.1-მდე შესაბამისად. მეორე მხრივ, გაწვრთნილ და დადასტურებულ ANFIS ქსელს შეუძლია FLC-ის პროგნოზირება არსებული ექსპერიმენტული მონაცემების 80%-ის გამოყენებით მაქსიმალური ცდომილება 6.5%-ით, რაც ცდომილების მისაღები ზღვარია სხვა თეორიულ პროცედურებთან და ფენომენოლოგიურ კავშირებთან შედარებით.
მიმდინარე კვლევაში გამოყენებული და/ან გაანალიზებული მონაცემთა ნაკრები ხელმისაწვდომია შესაბამისი ავტორებისგან გონივრული მოთხოვნის საფუძველზე.
იფთიხარი, CMA და სხვ. წნეხილი AZ31 მაგნიუმის შენადნობის შემდგომი მოსავლიანობის გზების ევოლუცია „როგორც არის“ პროპორციული და არაპროპორციული დატვირთვის ბილიკების ქვეშ: CPFEM ექსპერიმენტები და სიმულაციები. შიდა J. Prast. 151, 103216 (2022).
იფთიხარი, ცმა-ა და სხვ. შემდგომი მოსავლიანობის ზედაპირის ევოლუცია პლასტიკური დეფორმაციის შემდეგ ანეილირებული AA6061 შენადნობის პროპორციული და არაპროპორციული დატვირთვის გზების გასწვრივ: ექსპერიმენტები და კრისტალური პლასტიურობის სასრული ელემენტების მოდელირება. შიდა J. Plast 143, 102956 (2021).
Manik, T., Holmedal, B. & Hopperstad, OS სტრესის გარდამავალი, სამუშაო გამკვრივება და ალუმინის r მნიშვნელობები დაძაბულობის ბილიკის ცვლილების გამო. შიდა J. Prast. 69, 1–20 (2015).
მამუში, ჰ. და სხვ. ახალი ექსპერიმენტული მეთოდი შეზღუდვის ფორმის დიაგრამის დასადგენად ნორმალური წნევის ეფექტის გათვალისწინებით. შიდა J. Alma mater. ფორმა. 15(1), 1 (2022).
Yang Z. და სხვ. AA7075-T6 ლითონის ფურცლის დრეკადი მოტეხილობის პარამეტრების და დაჭიმვის ლიმიტების ექსპერიმენტული დაკალიბრება. J. Alma Mater. პროცესი. ტექნოლოგიები. 291, 117044 (2021).
პეტრიცი, ა. და სხვ. ფარული ენერგიის აღების მოწყობილობები და ბიოსამედიცინო სენსორები, რომლებიც დაფუძნებულია ულტრა მოქნილ ფეროელექტრიკულ გადამყვანებსა და ორგანულ დიოდებზე. ეროვნული კომუნა. 12(1), 2399 (2021).
Basak, S. and Panda, SK სხვადასხვა წინასწარ დეფორმირებული ფირფიტების კისრისა და მოტეხილობის ზღვრების ანალიზი პოლარული ეფექტური პლასტიკური დეფორმაციის ბილიკებში Yld 2000–2d გამოსავლიანობის მოდელის გამოყენებით. J. Alma Mater. პროცესი. ტექნოლოგიები. 267, 289–307 (2019).
ბასაკი, ს. და პანდა, SK მოტეხილობის დეფორმაციები ანიზოტროპულ ფურცელ ლითონებში: ექსპერიმენტული შეფასება და თეორიული პროგნოზები. შიდა J. Mecha. მეცნიერება. 151, 356–374 (2019).
Jalefar, F., Hashemi, R. & Hosseinipur, SJ ექსპერიმენტული და თეორიული შესწავლა დაძაბულობის ტრაექტორიის შეცვლის ეფექტის შესახებ ჩამოსხმის ლიმიტის დიაგრამაზე AA5083. შიდა J. Adv. მწარმოებელი. ტექნოლოგიები. 76 (5–8), 1343–1352 (2015).
ჰაბიბი, მ. და სხვ. ხახუნის მორევის შედუღებული ბლანკების მექანიკური თვისებების, ფორმირებადობისა და შეზღუდვის ფორმის დიაგრამის ექსპერიმენტული შესწავლა. ჯ.მეკერი. პროცესი. 31, 310–323 (2018).
ჰაბიბი, მ., და სხვ. მოხრის გავლენის გათვალისწინებით, ლიმიტის დიაგრამა იქმნება სასრული ელემენტების მოდელირებაში MC მოდელის ჩართვით. პროცესი. ბეწვის ინსტიტუტი. პროექტი. L 232 (8), 625–636 (2018).
გამოქვეყნების დრო: ივნ-08-2023