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TI-10V-2Fe-3Al钛合金的组织特征及其对性能的影响

作　者: 张守中
导　师: 卢亚锋；葛鹏
学　校: 东北大学
专　业: 材料学
关键词: 定性定量组织参数分类神经网络多元线性回归
分类号: TG146.23
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

材料的结构决定其性能,探索材料结构和性能之间的关系是材料设计的重要基础。现代科学技术的发展正促使材料科学的研究从定性的阶段转向定量化的阶段。Ti-10V-2Fe-3Al合金是一种典型的近β型钛合金,具有高强度、高断裂韧性而广泛应用于航空、航天等领域,而且该合金可通过优化热加工工艺和固溶时效处理获得大范围力学性能和断裂韧性的配合。本文就是借助一些定量化的研究手段来揭示Ti-10V-2Fe-3Al合金的微观组织和其性能之间的关系,为其综合性能的提高奠定基础。主要的研究内容和结果如下：在对Ti-10V-2Fe-3Al合金组织及其性能的定性认识的基础上,把实验所得的Ti-10V-2Fe-3Al合金试样按组织及其性能特征分为四类。每一类选取适当的能定量描述其组织特征和力学性能的参数,如：晶粒大小、相体积分数、形状因子等,通过一些可行的测量手段获取这些参数的实际分布状况及其统计均值,然后应用人工神经网络建立数学模型来预测每个组织对应的性能。通过调整某个参数的取值分布,可以获取各个性能随这个参数的变化状况,即进行单因素分析,由具体分析发现,各个组织参数对性能的影响有近似线性的关系,因此我们可以通过神经网络来揭示合金组织与其性能之间关系的类型。因为组织参数对性能的影响有近似线性的关系,因此可以通过多元线性回归分析,建立组织与性能的量化关系。本文应用SPSS统计软件对每类组织与性能的具体实验数据进行了多元线性回归分析,根据分析结果得出了组织与性能的各参数的关系式,并发现,对一些组织和性能,相应的关系式有很高的准确性,但对有些组织和性能,相应的关系式有较大的误差,甚至统计学意义不明显,对这些结果,本文认为这和整个实验过程有关,即和预期试样组织的调控及制备、测量手段及测量的准确性、组织的分类及参数的选择、组织和性能之间关系类型的认识及预测模型的可信性有关。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-11
第1章绪论  11-33
  1.1 引言  11
  1.2 材料组织结构的定量分析方法  11-17
    1.2.1 金相显微技术  12-13
    1.2.2 体视学基础  13-17
    1.2.3 图像分析技术  17
  1.3 材料组织与性能关系的定量分析方法  17-26
    1.3.1 统计学方法  18-21
    1.3.2 人工神经网络  21-26
      1.3.2.1 人工神经网络的基本特征  21-22
      1.3.2.2 BP神经网络  22-25
      1.3.2.3 MATLAB人工神经网络工具的应用  25-26
  1.4 Ti-10V-2Fe-3Al钛合金的组织特征与性能  26-30
    1.4.1 Ti-10V-2Fe-3Al各种工艺下的显微组织  26-29
      1.4.1.1 Ti-10V-2Fe-3Al的锻态显微组织  26-28
      1.4.1.2 Ti-10V-2Fe-3Al的固溶处理组织  28
      1.4.1.3 Ti-10V-2Fe-3Al的时效处理组织  28-29
    1.4.2 Ti-10V-2Fe-3Al合金组织与性能的定性关系  29-30
  1.5 研究背景和目的  30-31
  1.6 主要研究内容  31-33
第2章实验材料及方法  33-39
  2.1 实验材料制备  33
  2.2 实验方法  33-39
    2.2.1 显微组织观察  33-34
    2.2.2 力学性能测试  34
    2.2.3 显微组织的定量测量方法  34-36
    2.2.4 组织参数与性能之间关系的分析方法  36-39
      2.2.4.1 建立测量数据的统计模型  36-37
      2.2.4.2 基于Matlab用BP神经网络进行关系预测  37
      2.2.4.3 用SPSS统计软件进行实验分析  37-39
第3章 Ti-10V-2Fe-3Al合金显微组织的分类表征  39-43
  3.1 Ti-10V-2Fe-3Al合金显微组织的分类  39-40
  3.2 Ti-10V-2Fe-3Al合金各类组织表征参数的选择  40-41
  3.3 本章小结  41-43
第4章第一类组织与性能的关系  43-57
  4.1 组织参数的统计及对应神经网络的建立  43-45
    4.1.1 组织参数的统计  43
    4.1.2 建立预测性BP神经网络  43-45
  4.2 各组织参数对性能的影响  45-50
  4.3 组织参数和性能的定量关系  50-56
  4.4 本章小结  56-57
第5章第二类组织与性能的关系  57-71
  5.1 组织参数的统计及对应神经网络的建立  57-59
    5.1.1 组织参数的统计  57
    5.1.2 建立预测性BP神经网络  57-59
  5.2 各组织参数对性能的影响  59-64
  5.3 组织参数和性能的定量关系  64-69
  5.4 本章小结  69-71
第6章第三类组织与性能的关系  71-83
  6.1 组织参数的统计及对应神经网络的建立  71-73
    6.1.1 组织参数的统计  71
    6.1.2 建立预测性BP神经网络  71-73
  6.2 各组织参数对性能的影响  73-77
  6.3 组织参数和性能的定量关系  77-81
  6.4 本章小结  81-83
第7章第四类组织与性能的关系  83-93
  7.1 组织参数的统计及对应神经网络的建立  83-84
    7.1.1 组织参数的统计  83
    7.1.2 建立预测性BP神经网络  83-84
  7.2 各组织参数对性能的影响  84-88
  7.3 组织参数和性能的定量关系  88-92
  7.4 本章小结  92-93
主要结论  93-95
参考文献  95-99
致谢  99

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