فهرست نشریات علمی دسترسی آزاد ایران

رفتار تغییر شکل داغ مواد بدلیل وابستگی آن به تغییرات کرنش، نرخ کرنش و دما دارای پیچیدگی های قابل ملاحظه ای است و لذا پیش بینی  رفتار ماده در این شرایط مشکل می باشد. هدف از این بررسی پیش بینی رفتار تغییر شکل داغ  آلیاژ آلومینیوم 2030 با استفاده از یک شبکه عصبی مصنوعی توسعه یافته مناسب می باشد. برای این منظور از آزمایش­های فشار داغ در محدوده دمایی بین 350 تا 500 درجه سلسیوس و در نرخ کرنش­های بین 005/0 تا 5/0 بر ثانیه استفاده شد. با استفاده از نتایج تجربی حاصل از این آزمایشات، یک مدل شبکه عصبی پس انتشار پیش- سو جهت پیش­بینی رفتار تغییر شکل داغ این آلیاژ توسعه داده شد که دمای تغییر شکل، لگاریتم نرخ کرنش و کرنش بعنوان ورودی و تنش سیلان به عنوان خروجی این شبکه عصبی در نظر گرفته شد. شبکه مورد استفاده شامل یک لایه مخفی متشکل از 12 نورون با تابع انتقال هلالی مماسی و الگوریتم آموزش لونبرک – مارکارت است. بررسی نتایج پیش بینی حاکی از همبستگی بسیار خوب بین نتایج تجربی و نتایج پیش­بینی شده می باشد، که نشان دهنده توانایی بالای مدل شبکه عصبی مصنوعی توسعه یافته در پیش بینی سطوح تنش سیلان، و همچنین نواحی سخت شوندگی و نرم شوندگی دینامیکی در منحنی­های تنش -کرنش می باشد.