【摘 要】
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镁合金的塑性加工产品具有结构致密、力学性能高等优点,在航空、航天、汽车、军工等领域具有广泛的应用前景,但是镁合金密排六方晶格导致其室温变形能力差,因此研究镁合金的高温变形行为,优化其加工工艺,具有重要的工程实践意义。本文针对铸态AZ80镁合金,系统研究了它的高温成形性能,并对等通道转角挤压(Equal Channel Angular pressing,简称ECAP)变形工艺进行了优化。首先,在变形
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镁合金的塑性加工产品具有结构致密、力学性能高等优点,在航空、航天、汽车、军工等领域具有广泛的应用前景,但是镁合金密排六方晶格导致其室温变形能力差,因此研究镁合金的高温变形行为,优化其加工工艺,具有重要的工程实践意义。本文针对铸态AZ80镁合金,系统研究了它的高温成形性能,并对等通道转角挤压(Equal Channel Angular pressing,简称ECAP)变形工艺进行了优化。首先,在变形温度250~400℃和应变速率0.001~1s-1范围内进行了铸态AZ80镁合金的Gleeble热压缩试验。基于热压缩试验数据,建立了三类AZ80镁合金的本构模型,包括唯象型、物理基和BP神经网络模型,比较了不同本构模型的预测能力,并分析了各类模型的优缺点和适用性。随后,建立了 AZ80镁合金基于Prasad失稳准则的热加工图,确定了合金的塑性可加工区和流变失稳区。最后,建立了 AZ80镁合金温度-变形-组织耦合的多物理场有限元模型,并在塑性可加工区内对ECAP变形工艺进行了优化。具体内容如下:(1)针对铸态AZ80镁合金,采用线性回归方法建立了四种唯象型模型(应变补偿的Arrhenius模型、DRV+DRX两阶段模型、原始的和修正的Johnson-Cook、原始的和修正的Fields-Backofen模型)、两种基于物理概念的本构模型(动态再结晶模型、修正的Zerillii-Armstrong模型),以及采用统计学方法建立了一种BP神经网络模型。并在此基础上,提出了一种优化的Johnson-Cook和Zerillii-Armstrong模型。通过数理统计方法,采用相关系数(R)、平均绝对相对误差(AARE)和相对误差(RE)三个统计学指标对不同模型的预测精度进行了比较,得出BP神经网络模型的预测精度最高,其次分别为优化的Z-A模型、动态再结晶模型以及应变补偿的Arrhenius模型,并系统的分析了各个模型的优缺点和适用性。(2)基于动态材料模型和Prasad失稳准则,建立了铸态AZ80镁合金在应变量为0.5条件下的加工图,结合加工图和对应区域的金相组织分析得出:应变量为0.5的失稳区分别在温度为250~290℃,应变速率0.2371~1 s-1和温度397~400℃,应变速率0.398~1 s-1范围内;加工安全区位于温度250~280℃,应变速率0.009~0.1334s-1和温度317~400℃,应变速率 0.001-0.0237s-1 范围内。(3)建立了铸态AZ80镁合金温度-变形-组织耦合的多物理场有限元模型,并且应用有限元模型用于ECAP变形工艺的优化。针对Gleeble热压缩试验的圆柱形试样,建立了有限元模型,将上述得到的Arrhenius型本构模型、动态再结晶模型耦合到Deform软件中,建立了 Gleeble热压缩试验圆柱形试样的多物理场模型,针对573K/0.1s-1的特定变形条件,模型分析了圆柱试样压缩过程中的应力场、应变场和微观组织场的分布特点,并与实验进行了对比,表明所建立的模型是可靠的。随后应用所建立的模型对ECAP变形工艺进行了优化,优化的范围是加工图中得到的可加工区范围:温度317~400℃,应变速率0.001~0.0237s-1,得到的最优变形工艺是:变形温度400℃、下压速度0.15mm/s。
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