34、钛合金加工有限元分析与超声变幅杆频率修正研究

钛合金加工有限元分析与超声变幅杆频率修正研究

钛合金加工有限元分析

在钛合金加工中,准确预测切削力和刀具温度对于优化加工过程至关重要。本文主要针对不同热处理条件(退火、β退火和固溶处理加时效)下的Ti54M合金,基于有限元方法对其切削过程进行预测和分析。

有限元建模

采用有限元软件Abaqus® explicit 6.12对三种热处理样品的干加工过程进行建模。该FEM模块有两个输入支持:数值公式和切屑形成机制。
- 数值公式 :将车削操作转换为二维正交加工,简化复杂过程。工件通过给底部节点赋予速度成为移动体,刀具固定切割材料。刀具元素与参考点耦合以提供边界条件,可在参考点测量切削力,此时刀具元素应力为零。刀具和工件初始温度设为300°K(室温),采用四节点平面应变热耦合四边形单元(CPE4RT)。刀具面分为三个区域,不同区域设置不同摩擦系数,分别为1、0.8和0.5。
|区域|摩擦系数|
| ---- | ---- |
|区域1|1|
|区域2|0.8|
|区域3|0.5|
- 材料模型 :通过去除失效元素来模拟切屑形成,元素删除基于材料原始刚度的退化。采用Johnson - Cook(JC)本构材料模型定义加工变形,其等效应力公式为:
[
\sigma_{eq} = \left(A + B\varepsilon_{p}^{n}\right)\times\left(1 + C\ln\frac{\dot{\varepsilon} {p}}{\dot{\varepsilon} {P0}}\rig

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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