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法律状态
2022-06-28
公开
发明专利申请公布
技术领域
本发明涉及材料技术领域,具体涉及一种自动化拟合包含补偿的Arrhenius本构与DMM热加工图的方法。
背景技术
本构模型描述了变形过程中材料强度随应变、温度、应变速率等因素的变化情况,是最能反映材料力学性质的一种数学关系。只要建立了准确的本构模型就可以通过相应的状态参数预测出金属材料响应,即对应的流变应力,是数值模拟不可缺少的材料属性。热加工图可用于热处理分析和预测各种变形条件下的材料变形,通过分析合金的“加工安全区”和“加工不稳定区”,为优化工艺参数提供理论基础。
然而,为了保证本构模型与热加工图的准确性和普适性,往往需要进行多次本构方程的补偿计算和绘制多个应力下的热加工图。繁琐的计算与绘制流程大大影响研究者对材料信息的提取效率与精度。
因此,亟需开发出一种计算精度高、效率快的拟合本构与热加工图的方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种自动化拟合包含补偿的Arrhenius本构与DMM热加工图的方法,以解决现有技术中存在的问题。
为实现本发明目的而采用的技术方案是这样的,一种自动化拟合包含补偿的Arrhenius本构与DMM热加工图的方法,存储有一种算法,算法被执行时,包括以下步骤:
1)检测应力应变数据的合理性,对实验数据中的不合理数据进行标注并剔除;
2)根据应变的升序,对步骤1)得到的数据进行排序,进行初始流变曲线的输出;
3)根据初始化的摩擦补偿规则与使用者实际输入的相关信息,对步骤2)得到的数据进行摩擦补偿;
4)根据初始化的温度补偿规则与使用者实际输入的相关信息,对步骤3)得到的摩擦补偿后的数据进行温度补偿;
5)步骤4)补偿后的数据作为应变补偿的初始数据,再根据使用者自定义的最小补偿应变、最大补偿应变与补偿间距,确定进行应变补偿的次数,并嵌入热加工图模块,进行循环求解输出;
6)将步骤5)求解的所有本构参数分别与应变建立相应的多项式,获得经过补偿所建立的本构方程表达式;
7)基于步骤6)建立的本构方程,采用迭代算法反向求解应力值并与实验值对比。
进一步,步骤1)中,对实验数据进行不同温度、不同应变速率下的读取与遍历,统计每种加工条件下的应变,当发现存在重复值干扰后续求解的情况时,记录重复次数、数据位置和数据具体数值,当完成遍历时,抛出异常及异常具体信息。
进一步,步骤3)包括以下分步骤:
3-1)根据使用者实际输入的相关信息计算:
式中,h
根据计算出的B,进行摩擦补偿的判断;
3-2)根据以下公式计算摩擦修正后的应力:
其中,σ
3-3)输出补偿后的数据与图像。
进一步,步骤4)包括以下分步骤:
4-1)根据应变速率判断实验数据中需要进行温度补偿的数据;
4-2)采用公式(7)对应变速率为1s
式中,σ为流变应力,Q为变形热激活能,R为摩尔气体常数,T为变形温度,
4-3)采用公式(8)对应变速率>1s
式中,σ为流变应力,β为材料参数;
4-4)输出补偿后的数据与图像。
进一步,步骤5)包括以下分步骤:
5-1)继承经过摩擦、温度补偿的数据,根据使用者实际输入的相关信息进行多次应变循环补偿;
5-2)在每次应变循环补偿中嵌入热加工图模块,根据以下公式进行计算:
式中,P为耗散功率,G为与温度相关的功率,J是与微观结构相关的功率,σ为流变应力,K是常数,m是应变速率敏感指数,η为耗散率因子,ξ为失稳判据,划分失稳区和安全区;
通过将功率耗散图和失稳图进行叠加,获得热加工图;
5-3)输出每次补偿过程中的参数与图像、本构参数的求解值以及补偿应变下的热加工图数据与图像。
一种自动化拟合包含补偿的Arrhenius本构与DMM热加工图的系统,包括可读存储介质、处理器和热压缩实验数据获取模块;
所述可读存储介质中存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现上述方法;所述热压缩实验数据获取模块获取实验数据。
本发明的有益效果在于:
1.本发明通过开发并使用实验数据检测与排序、摩擦补偿、温度补偿、应变补偿、热加工图和本构验证等模块,较为准确地获取Arrhenius本构与DMM热加工图求解过程中的参数与图像;
2.本发明可以快速准确地获取材料的本构信息与多个应变下的热加工图,同时可以避免实际计算与绘制过程中错误与时间成本,缩短开发周期。
附图说明
图1为本发明方法的流程图;
图2为本发明方法的所采用的GUI界面;
图3为摩擦修正与原数据对比图;
图4为温度修正与原数据对比图;
图5为求解过程中不同温度下的
图6为求解过程中不同温度下的
图7为三维耗散率因子η的示意图;
图8为本构反向求解值与实验值对比图;
图9为本发明输出的本构验证图;
图10为本发明输出的热加工图与现有热加工图的对比图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步说明,但不应该理解为本发明上述主题范围仅限于下述实施例。在不脱离本发明上述技术思想的情况下,根据本领域普通技术知识和惯用手段,做出各种替换和变更,均应包括在本发明的保护范围内。
实施例1:
本实施例公开了一种自动化拟合包含补偿的Arrhenius本构与DMM热加工图的方法,求解的为6061铝合金Arrhenius本构模型与DMM热加工图;其中Arrhenius的中文名称为阿伦尼乌斯,DMM为动态材料模型。
所述方法基于一种自动化拟合包含补偿的Arrhenius本构与DMM热加工图的系统,该系统包括可读存储介质、处理器和热压缩实验数据获取模块;所述可读存储介质中存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现上述方法,参见图2,将实验数据及相关信息填入程序交互界面中即可进行求解;
参见图1,程序被执行时,具体步骤如下:
1)检测应力应变数据的合理性,对实验数据中的重复值等明显不合理数据进行标注并剔除;具体的,对实验数据进行不同温度、不同应变速率下的读取与遍历,统计每种加工条件下的应变,当发现存在重复值等干扰后续求解的情况时,记录重复次数、数据位置和数据具体数值,当完成遍历时,抛出异常及异常具体信息。
2)根据应变的升序,对步骤1)得到的数据进行排序,进行初始流变曲线的输出;
3)根据初始化的摩擦补偿规则与使用者实际输入的相关信息,对步骤2)得到的数据进行摩擦补偿;具体的,本步骤包括以下分步骤:
3-1)根据使用者实际输入的相关信息计算:
式中,h
根据计算出的B,进行摩擦补偿的判断;
3-2)根据以下公式计算摩擦修正后的应力:
其中,σ
3-3)输出补偿后的数据与图像。参见图3,为摩擦修正与原数据对比图。
4)根据初始化的温度补偿规则与使用者实际输入的相关信息,对步骤3)得到的摩擦补偿后的数据进行温度补偿;具体的,本步骤4)包括以下分步骤:
4-1)根据应变速率判断实验数据中需要进行温度补偿的数据;
4-2)采用公式(7)对应变速率为1s
式中,σ为流变应力,Q为变形热激活能,R为摩尔气体常数,T为变形温度,
4-3)采用公式(8)对应变速率>1s
式中,σ为流变应力,β为材料参数;图5为求解过程中不同温度下的
4-4)输出补偿后的数据与图像。参见图4,为温度修正与原数据对比图。
5)步骤4)补偿后的数据作为应变补偿的初始数据,再根据使用者自定义的最小补偿应变、最大补偿应变与补偿间距,确定进行应变补偿的次数,并嵌入热加工图模块,进行循环求解输出;具体包括以下分步骤:
5-1)继承经过摩擦、温度补偿的数据,根据使用者实际输入的相关信息进行多次应变循环补偿;
5-2)在每次应变循环补偿中嵌入热加工图模块,根据以下公式进行计算:
式中,P为耗散功率,G为与温度相关的功率,J是与微观结构相关的功率,σ为流变应力,K是常数,m是应变速率敏感指数,η为耗散率因子,ξ为失稳判据,划分失稳区和安全区;图7为三维耗散率因子η的示意图;
通过将功率耗散图和失稳图进行叠加,获得热加工图;
5-3)输出每次补偿过程中的参数与图像、本构参数的求解值以及补偿应变下的热加工图数据与图像。本实施例输出的热加工图与现有热加工图的对比图如图10所示,其中的图10a为现有的热加工图,图10b为本实施例输出的热加工图。
6)将步骤5)求解的所有本构参数分别与应变建立相应的多项式,获得经过补偿所建立的本构方程表达式,输出的本构验证图如图9所示;
7)基于步骤6)建立的本构方程,采用迭代算法反向求解应力值并与实验值对比,如图8所示。
采用本实施例所述方法可以快速准确地获取材料的本构信息与多个应变下的热加工图,同时可以避免实际计算与绘制过程中错误与时间成本,缩短开发周期。
实施例2:
本实施例公开了一种自动化拟合包含补偿的Arrhenius本构与DMM热加工图的方法,存储有一种算法,算法被执行时,包括以下步骤:
1)检测应力应变数据的合理性,对实验数据中的不合理数据进行标注并剔除;
2)根据应变的升序,对步骤1)得到的数据进行排序,进行初始流变曲线的输出;
3)根据初始化的摩擦补偿规则与使用者实际输入的相关信息,对步骤2)得到的数据进行摩擦补偿;
4)根据初始化的温度补偿规则与使用者实际输入的相关信息,对步骤3)得到的摩擦补偿后的数据进行温度补偿;
5)步骤4)补偿后的数据作为应变补偿的初始数据,再根据使用者自定义的最小补偿应变、最大补偿应变与补偿间距,确定进行应变补偿的次数,并嵌入热加工图模块,进行循环求解输出;
6)将步骤5)求解的所有本构参数分别与应变建立相应的多项式,获得经过补偿所建立的本构方程表达式;
7)基于步骤6)建立的本构方程,采用迭代算法反向求解应力值并与实验值对比。
实施例3:
本实施例主要步骤同实施例2,进一步,步骤1)中,对实验数据进行不同温度、不同应变速率下的读取与遍历,统计每种加工条件下的应变,当发现存在重复值干扰后续求解的情况时,记录重复次数、数据位置和数据具体数值,当完成遍历时,抛出异常及异常具体信息。
实施例4:
本实施例主要步骤同实施例2,进一步,步骤3)包括以下分步骤:
3-1)根据使用者实际输入的相关信息计算:
式中,h
根据计算出的B,进行摩擦补偿的判断;
3-2)根据以下公式计算摩擦修正后的应力:
其中,σ
3-3)输出补偿后的数据与图像。
实施例5:
本实施例主要步骤同实施例2,进一步,步骤4)包括以下分步骤:
4-1)根据应变速率判断实验数据中需要进行温度补偿的数据;
4-2)采用公式(7)对应变速率为1s
式中,σ为流变应力,Q为变形热激活能,R为摩尔气体常数,T为变形温度,
4-3)采用公式(8)对应变速率>1s
式中,σ为流变应力,β为材料参数;
4-4)输出补偿后的数据与图像。
实施例6:
本实施例主要步骤同实施例2,进一步,步骤5)包括以下分步骤:
5-1)继承经过摩擦、温度补偿的数据,根据使用者实际输入的相关信息进行多次应变循环补偿;
5-2)在每次应变循环补偿中嵌入热加工图模块,根据以下公式进行计算:
式中,P为耗散功率,G为与温度相关的功率,J是与微观结构相关的功率,σ为流变应力,K是常数,m是应变速率敏感指数,η为耗散率因子,ξ为失稳判据,划分失稳区和安全区;
通过将功率耗散图和失稳图进行叠加,获得热加工图;
5-3)输出每次补偿过程中的参数与图像、本构参数的求解值以及补偿应变下的热加工图数据与图像。
实施例7:
本实施例公开了一种自动化拟合包含补偿的Arrhenius本构与DMM热加工图的系统,包括可读存储介质、处理器和热压缩实验数据获取模块;
所述可读存储介质中存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现实施例1~6中任意一种方法;所述热压缩实验数据获取模块获取实验数据,热压缩实验数据获取模块为Gleeble热模拟试验机。