Asante kwa kutembelea Nature.com. Unatumia toleo la kivinjari lenye uwezo mdogo wa kutumia CSS. Kwa matumizi bora zaidi, tunapendekeza utumie kivinjari kilichosasishwa (au uzime Hali ya Upatanifu katika Internet Explorer). Kwa kuongeza, ili kuhakikisha usaidizi unaoendelea, tunaonyesha tovuti bila mitindo na JavaScript.
Vitelezi vinavyoonyesha makala tatu kwa kila slaidi. Tumia vitufe vya nyuma na vinavyofuata ili kusogeza kwenye slaidi, au vitufe vya kidhibiti cha slaidi mwishoni ili kusogea kwenye kila slaidi.
Athari za muundo mdogo kwenye uundaji wa shuka za chuma cha pua ni jambo linalosumbua sana wahandisi wa uhunzi wa karatasi. Kwa vyuma vya austenitic, kuwepo kwa deformation martensite (\({\ alpha}^{^{\prime))\)-martensite) katika microstructure husababisha ugumu mkubwa na kupungua kwa uundaji. Katika utafiti huu, tulilenga kutathmini uundaji wa vyuma vya AISI 316 vilivyo na nguvu tofauti za martensitic kwa mbinu za majaribio na za kijasusi za bandia. Katika hatua ya kwanza, chuma cha AISI 316 kilicho na unene wa awali wa mm 2 kiliingizwa na baridi ikavingirwa kwa unene mbalimbali. Baadaye, eneo la shinikizo la jamaa lilipimwa kwa upimaji wa metallografia. Uundaji wa karatasi zilizoviringishwa iliamuliwa kwa kutumia jaribio la kupasuka kwa hemisphere ili kupata mchoro wa kikomo cha matatizo (FLD). Data iliyopatikana kutokana na majaribio inatumiwa zaidi kufunza na kujaribu mfumo bandia wa kuingilia kati wa neuro-fuzzy (ANFIS). Baada ya mafunzo ya ANFIS, aina kuu zilizotabiriwa na mtandao wa neva zililinganishwa na seti mpya ya matokeo ya majaribio. Matokeo yanaonyesha kuwa rolling ya baridi ina athari mbaya juu ya uundaji wa aina hii ya chuma cha pua, lakini nguvu ya karatasi imeboreshwa sana. Aidha, ANFIS inaonyesha matokeo ya kuridhisha ikilinganishwa na vipimo vya majaribio.
Uwezo wa kuunda chuma cha karatasi, ingawa mada ya nakala za kisayansi kwa miongo kadhaa, bado ni eneo la kupendeza la utafiti wa madini. Zana mpya za kiufundi na miundo ya kukokotoa hurahisisha kupata mambo yanayoweza kuathiri uundaji. Muhimu zaidi, umuhimu wa muundo mdogo kwa kikomo cha umbo umefunuliwa katika miaka ya hivi karibuni kwa kutumia Njia ya Kipengele cha Crystal Plasticity Finite (CPFEM). Kwa upande mwingine, upatikanaji wa hadubini ya elektroni ya skanning (SEM) na diffraction ya nyuma ya elektroni (EBSD) husaidia watafiti kuchunguza shughuli ndogo ya miundo ya kioo wakati wa deformation. Kuelewa ushawishi wa awamu tofauti katika metali, ukubwa wa nafaka na mwelekeo, na kasoro za microscopic katika kiwango cha nafaka ni muhimu kwa kutabiri uundaji.
Kuamua uundaji yenyewe ni mchakato mgumu, kwani uundaji umeonyeshwa kuwa unategemea sana njia 1, 2, 3. Kwa hiyo, mawazo ya kawaida ya matatizo ya mwisho ya kutengeneza hayawezi kutegemewa chini ya hali ya upakiaji usio na uwiano. Kwa upande mwingine, njia nyingi za upakiaji katika matumizi ya viwandani zimeainishwa kama upakiaji usio na uwiano. Katika suala hili, mbinu za jadi za hemispherical na majaribio ya Marciniak-Kuchinsky (MK)4,5,6 zinapaswa kutumika kwa tahadhari. Katika miaka ya hivi karibuni, dhana nyingine, Mchoro wa Kikomo cha Fracture (FFLD), imevutia tahadhari ya wahandisi wengi wa uundaji. Katika dhana hii, muundo wa uharibifu hutumiwa kutabiri uundaji wa karatasi. Katika suala hili, uhuru wa njia hapo awali umejumuishwa katika uchambuzi na matokeo yanakubaliana vizuri na matokeo ya majaribio yasiyopunguzwa7,8,9. Uundaji wa karatasi ya chuma inategemea vigezo kadhaa na historia ya usindikaji wa karatasi, na pia juu ya microstructure na awamu ya chuma10,11,12,13,14,15.
Utegemezi wa ukubwa ni tatizo wakati wa kuzingatia vipengele vya microscopic vya metali. Imeonyeshwa kuwa, katika nafasi ndogo za deformation, utegemezi wa mali ya vibrational na buckling inategemea sana ukubwa wa urefu wa nyenzo16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27. 28,29,30. Athari za ukubwa wa nafaka kwenye uundaji zimetambuliwa kwa muda mrefu katika tasnia. Yamaguchi na Mellor [31] walisoma athari ya ukubwa wa nafaka na unene kwenye sifa za mkazo za karatasi za chuma kwa kutumia uchanganuzi wa kinadharia. Kwa kutumia mfano wa Marciniac, wanaripoti kuwa chini ya upakiaji wa biaxial tensile, kupungua kwa uwiano wa unene na ukubwa wa nafaka husababisha kupungua kwa sifa za mvutano wa karatasi. Matokeo ya majaribio na Wilson et al. 32 ilithibitisha kuwa kupunguza unene hadi kipenyo cha wastani cha nafaka (t/d) kulisababisha kupungua kwa upanuzi wa biaxial wa karatasi za chuma za unene tatu tofauti. Walihitimisha kuwa kwa viwango vya t/d vya chini ya 20, deformation inayoonekana ya utofauti na shingo huathiriwa zaidi na nafaka za kibinafsi kwenye unene wa karatasi. Ulvan na Koursaris33 walisoma athari za ukubwa wa nafaka kwenye upangaji wa jumla wa vyuma 304 na 316 vya austenitic vya pua. Wanaripoti kuwa uundaji wa metali hizi hauathiriwi na saizi ya nafaka, lakini mabadiliko madogo katika tabia ya mvutano yanaweza kuonekana. Ni ongezeko la ukubwa wa nafaka ambayo husababisha kupungua kwa sifa za nguvu za vyuma hivi. Ushawishi wa msongamano wa mtengano kwenye mkazo wa mtiririko wa metali za nikeli unaonyesha kuwa msongamano wa mtengano huamua shinikizo la mtiririko wa chuma, bila kujali ukubwa wa nafaka34. Mwingiliano wa nafaka na uelekeo wa awali pia una ushawishi mkubwa katika mageuzi ya umbile la alumini, ambayo ilichunguzwa na Becker na Panchanadiswaran kwa kutumia majaribio na uundaji wa usaidizi wa fuwele35. Matokeo ya nambari katika uchanganuzi wao yanakubaliana vyema na majaribio, ingawa baadhi ya matokeo ya uigaji yanapotoka kwenye majaribio kutokana na mapungufu ya masharti ya mipaka yaliyotumika. Kwa kusoma mifumo ya umbile la fuwele na kugundua kwa majaribio, karatasi za alumini zilizoviringishwa zinaonyesha uwezo tofauti36. Matokeo yalionyesha kuwa ingawa mikondo ya mkazo ya laha tofauti ilikuwa karibu kufanana, kulikuwa na tofauti kubwa katika uundaji wao kulingana na maadili ya awali. Amelirad na Assempour walitumia majaribio na CPFEM kupata mikondo ya mkazo kwa karatasi za chuma cha pua37. Uigaji wao ulionyesha kuwa ongezeko la saizi ya nafaka hubadilika kwenda juu katika FLD, na kutengeneza curve inayozuia. Kwa kuongeza, waandishi hao hao walichunguza athari za mwelekeo wa nafaka na morphology juu ya malezi ya voids 38 .
Mbali na morphology ya nafaka na mwelekeo katika chuma cha pua cha austenitic, hali ya mapacha na awamu za sekondari pia ni muhimu. Kuunganisha ni njia kuu ya kufanya ugumu na kuongeza urefu katika chuma cha TWIP 39. Hwang40 iliripoti kuwa uundaji wa vyuma vya TWIP ulikuwa duni licha ya majibu ya kutosha ya mkazo. Hata hivyo, athari ya deformation twinning juu ya uundaji wa karatasi austenitic chuma haijasomwa vya kutosha. Mishra et al. 41 ilisoma vyuma visivyo na pua vya austenitic ili kuona kuunganishwa chini ya njia mbalimbali za mkazo. Waligundua kuwa mapacha wanaweza kutoka kwa vyanzo vya kuoza vya mapacha wote waliozaliwa na kizazi kipya cha mapacha. Imeonekana kuwa mapacha makubwa zaidi huunda chini ya mvutano wa biaxial. Kwa kuongezea, ilibainika kuwa mabadiliko ya austenite kuwa \({\alpha}^{^{\prime}}\)-martensite inategemea njia ya shida. Hong et al. 42 ilichunguza athari ya kuunganishwa kwa kuchochewa na martensite kwenye uwekaji wa hidrojeni juu ya anuwai ya halijoto katika kuyeyuka kwa leza ya 316L austenitic steel. Ilibainika kuwa, kulingana na hali ya joto, hidrojeni inaweza kusababisha kushindwa au kuboresha uundaji wa chuma cha 316L. Shen et al. 43 kwa majaribio ilipima kiasi cha deformation martensite chini ya upakiaji wa mvutano katika viwango mbalimbali vya upakiaji. Ilibainika kuwa ongezeko la matatizo ya mvutano huongeza sehemu ya kiasi cha sehemu ya martensite.
Mbinu za AI hutumika katika sayansi na teknolojia kwa sababu ya uchangamano wao katika kuiga matatizo magumu bila kutumia misingi ya kimwili na hisabati ya tatizo44,45,46,47,48,49,50,51,52 Idadi ya mbinu za AI inaongezeka. . Moradi et al. 44 ilitumia mbinu za kujifunza kwa mashine ili kuboresha hali ya kemikali ili kutoa chembe bora zaidi za nanosilica. Sifa zingine za kemikali pia huathiri sifa za nyenzo za nanoscale, ambazo zimechunguzwa katika vifungu vingi vya utafiti53. Ce na al. 45 ilitumia ANFIS kutabiri uundaji wa karatasi ya chuma ya kaboni chini ya hali mbalimbali za kukunja. Kutokana na rolling baridi, wiani dislocation katika chuma kali imeongezeka kwa kiasi kikubwa. Vyuma vya kawaida vya kaboni hutofautiana na vyuma vya austenitic vya pua katika mifumo yao ya ugumu na urejeshaji. Katika chuma rahisi cha kaboni, mabadiliko ya awamu hayatokea katika microstructure ya chuma. Mbali na awamu ya chuma, ductility, fracture, machinability, nk ya metali pia huathiriwa na vipengele vingine vya microstructural vinavyotokea wakati wa aina mbalimbali za matibabu ya joto, kufanya kazi kwa baridi, na kuzeeka54,55,56,57,58,59. , 60. , 61, 62. Hivi karibuni, Chen et al. 63 alisoma athari za kuzungusha baridi kwenye uundaji wa chuma cha 304L. Walizingatia uchunguzi wa matukio tu katika majaribio ya majaribio ili kufunza mtandao wa neva kutabiri umbile. Kwa kweli, katika kesi ya chuma cha pua cha austenitic, mambo kadhaa huchanganyika ili kupunguza sifa za mvutano wa karatasi. Lu et al.64 walitumia ANFIS kuchunguza athari za vigezo mbalimbali kwenye mchakato wa upanuzi wa shimo.
Kama ilivyojadiliwa kwa ufupi katika hakiki hapo juu, athari ya muundo mdogo kwenye mchoro wa kikomo cha umbo imepokea umakini mdogo katika fasihi. Kwa upande mwingine, vipengele vingi vya microstructural lazima zizingatiwe. Kwa hiyo, ni vigumu kujumuisha mambo yote ya microstructural katika mbinu za uchambuzi. Kwa maana hii, matumizi ya akili ya bandia inaweza kuwa na manufaa. Katika suala hili, utafiti huu unachunguza athari za kipengele kimoja cha vipengele vya microstructural, yaani kuwepo kwa martensite inayosababishwa na mkazo, juu ya uundaji wa karatasi za chuma cha pua. Utafiti huu unatofautiana na tafiti zingine za AI kuhusiana na uundaji kwa kuwa lengo ni vipengele vya muundo mdogo badala ya curve za majaribio za FLD. Tulijaribu kutathmini uundaji wa chuma cha 316 na maudhui mbalimbali ya martensite kwa kutumia mbinu za majaribio na za kijasusi za bandia. Katika hatua ya kwanza, chuma cha 316 na unene wa awali wa mm 2 kiliingizwa na baridi ilivingirwa kwa unene mbalimbali. Kisha, kwa kutumia udhibiti wa metallographic, eneo la jamaa la martensite lilipimwa. Uundaji wa karatasi zilizoviringishwa iliamuliwa kwa kutumia jaribio la kupasuka kwa hemisphere ili kupata mchoro wa kikomo cha matatizo (FLD). Data iliyopokelewa kutoka kwake ilitumiwa baadaye kufundisha na kujaribu mfumo wa kuingilia kati wa neuro-fuzzy (ANFIS). Baada ya mafunzo ya ANFIS, ubashiri wa mtandao wa neva unalinganishwa na seti mpya ya matokeo ya majaribio.
Karatasi ya chuma cha pua ya 316 austenitic iliyotumika katika utafiti huu ina muundo wa kemikali kama inavyoonyeshwa katika Jedwali 1 na unene wa awali wa 1.5 mm. Kunyunyiza kwa 1050 ° C kwa saa 1 na kufuatiwa na kuzimwa kwa maji ili kupunguza mikazo iliyobaki kwenye karatasi na kupata muundo mdogo sawa.
Muundo mdogo wa vyuma vya austenitic unaweza kufunuliwa kwa kutumia etchants kadhaa. Mojawapo ya sifa bora zaidi ni 60% ya asidi ya nitriki katika maji yaliyoyeyushwa, iliyowekwa kwenye VDC 1 kwa 120 s38. Hata hivyo, msemo huu unaonyesha tu mipaka ya nafaka na hauwezi kutambua mipaka ya nafaka mbili, kama inavyoonyeshwa kwenye Mchoro 1a. Etchant nyingine ni acetate ya glycerol, ambayo mipaka ya mapacha inaweza kuonekana vizuri, lakini mipaka ya nafaka sio, kama inavyoonyeshwa kwenye Mchoro 1b. Kwa kuongeza, baada ya mabadiliko ya awamu ya austenitic ya metastable katika awamu ya \({\ alpha }^{^{\prime}}\)-martensite inaweza kugunduliwa kwa kutumia etchant ya acetate ya glycerol, ambayo ni ya riba katika utafiti wa sasa.
Muundo mdogo wa sahani ya chuma 316 baada ya kuingizwa, iliyoonyeshwa na etchants mbalimbali, (a) 200x, 60% \({\mathrm{HNO}}_{3}\) katika maji yaliyotengenezwa kwa 1.5 V kwa 120 s, na (b) 200x , acetate ya glyceryl.
Karatasi zilizopigwa zilikatwa kwenye karatasi 11 cm kwa upana na urefu wa m 1 kwa kuviringishwa. Mimea ya baridi ina rolls mbili za ulinganifu na kipenyo cha 140 mm. Mchakato wa kuviringisha baridi husababisha mabadiliko ya austenite hadi deformation martensite katika chuma cha pua 316. Kutafuta uwiano wa awamu ya martensite kwa awamu ya austenite baada ya baridi inayozunguka kupitia unene tofauti. Kwenye mtini. 2 inaonyesha sampuli ya muundo mdogo wa karatasi ya chuma. Kwenye mtini. 2a inaonyesha taswira ya metallografia ya sampuli iliyoviringishwa, inavyotazamwa kutoka kwa mwelekeo unaoelekea kwenye laha. Kwenye mtini. 2b kwa kutumia programu ya ImageJ65, sehemu ya martensitic imeangaziwa kwa rangi nyeusi. Kutumia zana za programu hii ya chanzo wazi, eneo la sehemu ya martensite linaweza kupimwa. Jedwali la 2 linaonyesha sehemu za kina za awamu za martensitic na austenitic baada ya kupunguzwa kwa upunguzaji mbalimbali wa unene.
Muundo mdogo wa karatasi ya 316 L baada ya kuvingirishwa hadi kupunguzwa kwa 50% kwa unene, kutazamwa kwa usawa kwa ndege ya karatasi, iliyokuzwa mara 200, acetate ya glycerol.
Thamani zilizoonyeshwa katika Jedwali 2 zilipatikana kwa wastani wa sehemu zilizopimwa za martensite juu ya picha tatu zilizopigwa katika maeneo tofauti kwenye sampuli moja ya metallografia. Kwa kuongeza, katika mtini. 3 inaonyesha mikondo minne inayolingana ili kuelewa vyema athari ya kuviringisha baridi kwenye martensite. Inaweza kuonekana kuwa kuna uwiano wa karibu wa mstari kati ya uwiano wa martensite na kupunguza unene katika hali ya baridi iliyovingirwa. Walakini, uhusiano wa quadratic unaweza kuwakilisha uhusiano huu vizuri.
Tofauti katika uwiano wa martensite kama kipengele cha kupunguza unene wakati wa kukunja ubaridi wa karatasi ya chuma ya 316 iliyochongwa hapo awali.
Kikomo cha uundaji kilitathminiwa kulingana na utaratibu wa kawaida kwa kutumia vipimo vya kupasuka kwa hemisphere37,38,45,66. Kwa jumla, sampuli sita zilitungwa kwa kukata leza kwa vipimo vilivyoonyeshwa kwenye Mchoro 4a kama seti ya sampuli za majaribio. Kwa kila hali ya sehemu ya martensite, seti tatu za vielelezo vya majaribio vilitayarishwa na kujaribiwa. Kwenye mtini. 4b inaonyesha sampuli zilizokatwa, zilizong'olewa na zilizotiwa alama.
Ukingo wa Nakazima huweka mipaka ya ukubwa wa sampuli na ubao wa kukata. (a) Vipimo, (b) Vielelezo vilivyokatwa na kuweka alama.
Mtihani wa kuchomwa kwa hemispherical ulifanyika kwa kutumia vyombo vya habari vya hydraulic na kasi ya kusafiri ya 2 mm / s. Nyuso za kuwasiliana za punch na karatasi zimewekwa vizuri ili kupunguza athari za msuguano kwenye mipaka ya kuunda. Endelea kupima hadi upungufu mkubwa au mapumziko yanazingatiwa kwenye sampuli. Kwenye mtini. 5 inaonyesha sampuli iliyoharibiwa kwenye kifaa na sampuli baada ya majaribio.
Kikomo cha uundaji kilibainishwa kwa kutumia jaribio la mlipuko wa hemispherical, (a) kifaa cha kupima, (b) sampuli ya sahani wakati wa mapumziko kwenye kifaa cha kupima, (c) sampuli sawa baada ya majaribio.
Mfumo wa neuro-fuzzy uliotengenezwa na Jang67 ni zana inayofaa kwa utabiri wa kikomo cha uundaji wa majani. Aina hii ya mtandao wa neva bandia inajumuisha ushawishi wa vigezo vyenye maelezo yasiyoeleweka. Hii ina maana kwamba wanaweza kupata thamani yoyote halisi katika mashamba yao. Maadili ya aina hii yanaainishwa zaidi kulingana na thamani yao. Kila kategoria ina sheria zake. Kwa mfano, thamani ya halijoto inaweza kuwa nambari yoyote halisi, na kulingana na thamani yake, halijoto inaweza kuainishwa kuwa baridi, wastani, joto na joto. Katika suala hili, kwa mfano, utawala wa joto la chini ni utawala "kuvaa koti", na utawala wa joto la joto ni "T-shati ya kutosha". Katika mantiki isiyoeleweka yenyewe, matokeo yanatathminiwa kwa usahihi na kutegemewa. Mchanganyiko wa mifumo ya mtandao wa neva yenye mantiki isiyoeleweka huhakikisha kwamba ANFIS itatoa matokeo ya kuaminika.
Kielelezo cha 6 kilichotolewa na Jang67 kinaonyesha mtandao rahisi wa neva wenye fuzzy. Kama inavyoonyeshwa, mtandao unachukua pembejeo mbili, katika utafiti wetu pembejeo ni uwiano wa martensite katika muundo mdogo na thamani ya matatizo madogo. Katika kiwango cha kwanza cha uchanganuzi, maadili ya pembejeo yanafumwa kwa kutumia sheria zisizo na maana na kazi za uanachama (FC):
Kwa \(i=1, 2\), kwani ingizo linachukuliwa kuwa na kategoria mbili za maelezo. MF inaweza kuchukua sura ya pembetatu, trapezoidal, Gaussian, au sura nyingine yoyote.
Kulingana na kategoria \({A}_{i}\) na \({B}_{i}\) na thamani zao za MF katika kiwango cha 2, baadhi ya sheria hupitishwa, kama inavyoonyeshwa kwenye Mchoro 7. Katika hili. safu, athari za pembejeo mbalimbali zimeunganishwa kwa namna fulani. Hapa, sheria zifuatazo hutumiwa kuchanganya ushawishi wa sehemu ya martensite na maadili madogo ya shida:
Pato \({w}_{i}\) ya safu hii inaitwa nguvu ya kuwasha. Nguvu hizi za kuwasha zimerekebishwa katika safu ya 3 kulingana na uhusiano ufuatao:
Katika safu ya 4, sheria za Takagi na Sugeno 67,68 zimejumuishwa katika hesabu ili kuzingatia ushawishi wa maadili ya awali ya vigezo vya pembejeo. Safu hii ina mahusiano yafuatayo:
Matokeo \({f}_{i}\) huathiriwa na maadili ya kawaida katika tabaka, ambayo hutoa matokeo ya mwisho, maadili kuu ya warp:
ambapo \(NR\) inawakilisha idadi ya sheria. Jukumu la mtandao wa neva hapa ni kutumia algoriti yake ya uboreshaji wa ndani kusahihisha vigezo vya mtandao visivyojulikana. Vigezo visivyojulikana ni vigezo vinavyotokana \(\kushoto\{{{p}_{i}, {q}_{i}, {r}_{i}\kulia\}\), na vigezo vinavyohusiana na MF. huchukuliwa kuwa kazi ya umbo la jumla la kengele za upepo:
Michoro ya kikomo cha sura inategemea vigezo vingi, kutoka kwa utungaji wa kemikali hadi historia ya deformation ya karatasi ya chuma. Baadhi ya vigezo ni rahisi kutathminiwa, ikiwa ni pamoja na vigezo vya majaribio ya mvutano, ilhali vingine vinahitaji taratibu ngumu zaidi kama vile metallografia au uamuzi wa mabaki ya mkazo. Katika hali nyingi, inashauriwa kufanya mtihani wa kikomo cha matatizo kwa kila kundi la karatasi. Hata hivyo, wakati mwingine matokeo mengine ya mtihani yanaweza kutumika kukadiria kikomo cha uundaji. Kwa mfano, tafiti kadhaa zimetumia matokeo ya mtihani wa mvutano ili kubaini uundaji wa karatasi69,70,71,72. Masomo mengine yalijumuisha vigezo zaidi katika uchanganuzi wao, kama vile unene wa nafaka na saizi31,73,74,75,76,77. Walakini, sio faida kwa hesabu kujumuisha vigezo vyote vinavyoruhusiwa. Kwa hivyo, matumizi ya mifano ya ANFIS inaweza kuwa njia nzuri ya kushughulikia masuala haya45,63.
Katika karatasi hii, ushawishi wa maudhui ya martensite kwenye mchoro wa kikomo cha uundaji wa karatasi ya chuma ya austenitic 316 ilichunguzwa. Katika suala hili, seti ya data ilitayarishwa kwa kutumia majaribio ya majaribio. Mfumo uliotengenezwa una vigezo viwili vya pembejeo: uwiano wa martensite kipimo katika vipimo vya metallographic na aina mbalimbali za matatizo madogo ya uhandisi. Matokeo yake ni deformation kuu ya uhandisi ya curve ya kikomo cha kutengeneza. Kuna aina tatu za sehemu za martensitic: sehemu ndogo, za kati na za juu. Chini ina maana kwamba uwiano wa martensite ni chini ya 10%. Chini ya hali ya wastani, uwiano wa martensite huanzia 10% hadi 20%. Maadili ya juu ya martensite huchukuliwa kuwa sehemu ya zaidi ya 20%. Kwa kuongeza, aina ya pili ina aina tatu tofauti kati ya -5% na 5% karibu na mhimili wima, ambayo hutumiwa kuamua FLD0. Masafa chanya na hasi ni kategoria zingine mbili.
Matokeo ya mtihani wa hemispherical yanaonyeshwa kwenye FIG. Takwimu inaonyesha michoro 6 za kuchagiza za mipaka, 5 ambazo ni FLD ya karatasi za kibinafsi zilizovingirwa. Kwa kuzingatia sehemu ya usalama na mkunjo wake wa juu unaounda kikomo cha kikomo (FLC). Takwimu ya mwisho inalinganisha FLC zote. Kama inavyoonekana kutoka kwa takwimu ya mwisho, ongezeko la uwiano wa martensite katika chuma cha austenitic 316 hupunguza uundaji wa karatasi ya chuma. Kwa upande mwingine, kuongeza uwiano wa martensite hatua kwa hatua hugeuza FLC kuwa curve linganifu kuhusu mhimili wima. Katika grafu mbili za mwisho, upande wa kulia wa curve ni juu kidogo kuliko kushoto, ambayo ina maana kwamba uundaji katika mvutano wa biaxial ni wa juu zaidi kuliko mvutano wa uniaxial. Kwa kuongezea, aina ndogo na kuu za uhandisi kabla ya kufunga shingo hupungua kwa kuongezeka kwa idadi ya martensite.
316 kutengeneza kikomo cha kikomo. Ushawishi wa uwiano wa martensite juu ya uundaji wa karatasi za chuma za austenitic. (hatua ya usalama SF, curve ya kikomo cha malezi FLC, martensite M).
Mtandao wa neva ulifunzwa kwenye seti 60 za matokeo ya majaribio na sehemu za martensite za 7.8, 18.3 na 28.7%. Seti ya data ya 15.4% martensite ilihifadhiwa kwa mchakato wa uthibitishaji na 25.6% kwa mchakato wa majaribio. Kosa baada ya nyakati 150 ni kama 1.5%. Kwenye mtini. 9 inaonyesha uwiano kati ya matokeo halisi (\({\epsilon }_{1}\), mzigo wa kazi wa kihandisi) unaotolewa kwa mafunzo na majaribio. Kama unavyoona, NFS iliyofunzwa inatabiri \({\epsilon} _{1}\) kwa njia ya kuridhisha kwa sehemu za chuma.
(a) Uwiano kati ya thamani zilizotabiriwa na halisi baada ya mchakato wa mafunzo, (b) Hitilafu kati ya thamani zilizotabiriwa na halisi za mizigo kuu ya uhandisi kwenye FLC wakati wa mafunzo na uthibitishaji.
Wakati fulani wakati wa mafunzo, mtandao wa ANFIS unasasishwa bila kuepukika. Kuamua hili, hundi ya sambamba inafanywa, inayoitwa "hundi". Ikiwa thamani ya hitilafu ya uthibitishaji inapotoka kutoka kwa thamani ya mafunzo, mtandao huanza kujizoeza. Kama inavyoonyeshwa katika Mchoro 9b, kabla ya enzi ya 150, tofauti kati ya mikondo ya kujifunza na uthibitishaji ni ndogo, na zinafuata takribani mkunjo sawa. Katika hatua hii, hitilafu ya mchakato wa uthibitishaji huanza kupotoka kutoka kwa curve ya kujifunza, ambayo ni ishara ya ANFIS overfitting. Kwa hivyo, mtandao wa ANFIS kwa pande zote 150 umehifadhiwa na kosa la 1.5%. Kisha utabiri wa FLC kwa ANFIS unaletwa. Kwenye mtini. 10 inaonyesha mikunjo iliyotabiriwa na halisi ya sampuli zilizochaguliwa zinazotumika katika mchakato wa mafunzo na uthibitishaji. Kwa kuwa data kutoka kwa mikondo hii ilitumiwa kufunza mtandao, haishangazi kuona utabiri wa karibu sana.
FLC halisi ya majaribio na mikondo ya ubashiri ya ANFIS chini ya hali mbalimbali za maudhui ya martensite. Curve hizi hutumiwa katika mchakato wa mafunzo.
Muundo wa ANFIS haujui kilichotokea kwa sampuli ya mwisho. Kwa hivyo, tulijaribu ANFIS yetu iliyofunzwa kwa FLC kwa kuwasilisha sampuli na sehemu ya martensite ya 25.6%. Kwenye mtini. 11 inaonyesha utabiri wa ANFIS FLC pamoja na FLC ya majaribio. Hitilafu ya juu kati ya thamani iliyotabiriwa na thamani ya majaribio ni 6.2%, ambayo ni ya juu kuliko thamani iliyotabiriwa wakati wa mafunzo na uthibitishaji. Hata hivyo, kosa hili ni kosa linaloweza kuvumilika ikilinganishwa na tafiti zingine zinazotabiri FLC kinadharia37.
Katika tasnia, vigezo vinavyoathiri uundaji vinaelezewa kwa namna ya ulimi. Kwa mfano, "nafaka mbaya hupunguza uundaji" au "kuongezeka kwa kazi kwa baridi kunapunguza FLC". Ingizo kwenye mtandao wa ANFIS katika hatua ya kwanza imeainishwa katika kategoria za lugha kama vile za chini, za kati na za juu. Kuna sheria tofauti za kategoria tofauti kwenye mtandao. Kwa hivyo, katika tasnia, aina hii ya mtandao inaweza kuwa muhimu sana katika suala la kujumuisha mambo kadhaa katika maelezo na uchambuzi wao wa lugha. Katika kazi hii, tulijaribu kuzingatia moja ya vipengele kuu vya muundo wa microstructure wa chuma cha pua cha austenitic ili kutumia uwezekano wa ANFIS. Kiasi cha martensite inayosababishwa na dhiki ya 316 ni matokeo ya moja kwa moja ya kazi ya baridi ya kuingiza hizi. Kupitia majaribio na uchambuzi wa ANFIS, imegundulika kuwa kuongeza idadi ya martensite katika aina hii ya chuma cha pua cha austenitic husababisha kupungua kwa kiasi kikubwa kwa FLC ya sahani 316, ili kuongeza idadi ya martensite kutoka 7.8% hadi 28.7% inapunguza FLD0 kutoka 0.35. hadi 0.1 kwa mtiririko huo. Kwa upande mwingine, mtandao wa ANFIS uliofunzwa na kuthibitishwa unaweza kutabiri FLC kwa kutumia 80% ya data ya majaribio inayopatikana na hitilafu ya juu ya 6.5%, ambayo ni kiasi kinachokubalika cha makosa ikilinganishwa na taratibu nyingine za kinadharia na mahusiano ya phenomenological.
Seti za data zilizotumika na/au kuchambuliwa katika utafiti wa sasa zinapatikana kutoka kwa waandishi husika kwa ombi linalofaa.
Iftikhar, CMA, et al. Mageuzi ya njia zinazofuata za mavuno ya aloi ya magnesiamu ya AZ31 "kama ilivyo" chini ya njia za upakiaji sawia na zisizo sawia: Majaribio na uigaji wa CPFEM. ndani J. Prast. 151, 103216 (2022).
Iftikhar, TsMA et al. Mageuzi ya uso unaofuata wa mavuno baada ya ugeuzaji wa plastiki pamoja na njia za upakiaji sawia na zisizo sawia za aloi iliyoainishwa ya AA6061: majaribio na uundaji wa kipengele cha kikomo cha usaidizi wa fuwele. ndani J. Plast 143, 102956 (2021).
Manik, T., Holmedal, B. & Hopperstad, Misisitizo ya Mfumo wa Uendeshaji, ugumu wa kazi, na thamani za alumini kwa sababu ya mabadiliko ya njia. ndani J. Prast. 69, 1–20 (2015).
Mamushi, H. et al. Mbinu mpya ya majaribio ya kubainisha mchoro wa kuweka kikomo kwa kuzingatia athari za shinikizo la kawaida. ndani J. Alma mater. fomu. 15(1), 1 (2022).
Yang Z. et al. Urekebishaji wa Majaribio wa Vigezo vya Kuvunjika kwa Ductile na Vikomo vya Matatizo ya Metali ya Karatasi ya AA7075-T6. J. Alma mater. mchakato. teknolojia. 291, 117044 (2021).
Petrits, A. et al. Vifaa vilivyofichwa vya kuvuna nishati na vitambuzi vya matibabu kulingana na vigeuzi vya ferroelectric vinavyobadilika sana na diodi za kikaboni. Jumuiya ya kitaifa. 12(1), 2399 (2021).
Basak, S. na Panda, SK Uchambuzi wa mipaka ya shingo na fracture ya sahani mbalimbali zilizoharibika mapema katika njia za urekebishaji za plastiki za polar kwa kutumia mfano wa mavuno wa Yld 2000-2d. J. Alma mater. mchakato. teknolojia. 267, 289–307 (2019).
Basak, S. na Panda, Mitengano ya SK katika Metali za Karatasi ya Anisotropiki: Tathmini ya Majaribio na Utabiri wa Kinadharia. ndani J. Mecha. sayansi. 151, 356–374 (2019).
Jalefar, F., Hashemi, R. & Hosseinipur, SJ Utafiti wa majaribio na wa kinadharia wa athari ya kubadilisha mwelekeo wa matatizo kwenye mchoro wa kikomo cha ukingo AA5083. ndani J. Adv. mtengenezaji. teknolojia. 76(5–8), 1343–1352 (2015).
Habibi, M. et al. Utafiti wa kimajaribio wa sifa za kimitambo, umbile, na kuweka kikomo cha uundaji wa mchoro wa nafasi zilizoachwa wazi za msuguano. J. Muumba. mchakato. 31, 310–323 (2018).
Habibi, M., na al. Kuzingatia ushawishi wa kupiga, mchoro wa kikomo huundwa kwa kuingiza mfano wa MC katika uundaji wa kipengele cha mwisho. mchakato. Taasisi ya manyoya. mradi. L 232(8), 625–636 (2018).
Muda wa kutuma: Juni-08-2023