一种高温合金的蠕变曲线预测方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115035963A(43)申请公布日2022.09.09(21)申请号202210588091.X(22)申请日2022.05.27(71)申请人北京科技大学地址100083北京市海淀区学院路30号(72)发明人何金珊马博浩王西涛徐刚徐金梧(74)专利代理机构北京市广友专利事务所有限责任公司11237专利代理师张仲波(51)Int.Cl.G16C60/00(2019.01)G06F30/27(2020.01)G06F17/11(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书1页说明书7页附图7页(54)发明名称一种高温合金的蠕变曲线预测方法(57)摘要本发明公开一种高温合金的蠕变曲线预测方法，属于材料科学与工程的技术领域。所述蠕变曲线预测方法基于蠕变条件‑蠕变时间‑蠕变断裂寿命数据集，利用机器学习以及拉森‑米勒参数方程，实现了数据驱动精准预测高温合金的蠕变曲线。本发明的方法可在数据集覆盖的蠕变条件和蠕变寿命范围内，对其他条件的蠕变曲线做出快速预测，包括预测蠕变某一蠕变条件下的蠕变断裂时间和某一蠕变应变对应的蠕变中断时间，对材料科学领域一些复杂且数据条件较少的机器学习问题具有借鉴意义。此外，该方法适用于不同类型的高温合金，在高温合金蠕变曲线预测以及蠕变寿命管理方面具有广阔前景。CN115035963ACN115035963A权利要求书1/1页1.一种高温合金的蠕变曲线预测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：S1、构建数据集：收集高温合金在不同温度和应力条件下高温合金的高温蠕变曲线，每条高温蠕变曲线包括蠕变温度、蠕变应力、蠕变断裂寿命、蠕变时间和蠕变应变量的数据，将这些数据构成数据集；3S2、将所述步骤S1中构建的数据集，结合拉森‑米勒参数PLM(σ)＝10*T*(CLM+lgtf)进行拟合，求出公式中的待定系数，得到拉森‑米勒参数方程，其中T为蠕变温度，tf为蠕变断裂寿命，σ为蠕变应力，通过该方程可以求出任意蠕变条件下的蠕变断裂寿命；S3、将所述步骤S1中数据集内的蠕变温度、蠕变应力、蠕变断裂寿命、蠕变时间作为输入数据，蠕变应变量作为输出数据，选取BP神经网络构建得到蠕变曲线预测模型BPModel；S4、将所述步骤S2所获得的拉森‑米勒参数方程和所述步骤S3中获得的蠕变曲线预测模型BPModel模型结合，得到预测不同温度和应力条件下的蠕变曲线，从而获得对应温度和应力下的蠕变中断时间。2.根据权利要求1所述的高温合金的蠕变曲线预测方法，其特征在于，所述步骤S1中的数据集至少包含6条不同测试条件下的高温蠕变曲线。3.根据权利要求1所述的高温合金的蠕变曲线预测方法，其特征在于，所述步骤S2中的3拉森‑米勒参数PLM(σ)＝10*T*(CLM+lgtf)，利用数学分析软件，按最小二乘法回归，将蠕变应力、蠕变温度以及蠕变断裂寿命输入，求出公式中的待定系数CLM。4.根据权利要求1所述的高温合金的蠕变曲线预测方法，其特征在于，所述步骤S2中的323拉森‑米勒参数PLM(σ)＝10*T*(CLM+lgtf)＝C0,LM+C1,LM*lgσ+C2,LM*lgσ+C3,LM*lgσ，利用数学分析软件，按最小二乘法回归，将蠕变应力、蠕变温度以及蠕变断裂寿命输入，求出公式中的待定系数CLM、C0,LM、C1,LM、C2,LM、C3,LM，得到拉森‑米勒参数方程，其中T为蠕变温度，tf为蠕变断裂寿命，σ为蠕变应力。5.根据权利要求1所述的高温合金的蠕变曲线预测方法，其特征在于：步骤S2中BPModel模型的神经网络结构为4‑16‑8‑8‑1。6.根据权利要求1所述的高温合金的蠕变曲线预测方法，其特征在于，所述高温合金的蠕变曲线预测方法蠕变应变量为0‑10％，对高温合金蠕变曲线预测的精度比现有技术提高了30％，蠕变断裂时间的预测值与实测值的相对误差降低到20％。2CN115035963A说明书1/7页一种高温合金的蠕变曲线预测方法技术领域[0001]本发明属于材料科学与工程的技术领域，涉及一种高温合金的蠕变曲线预测方法。背景技术[0002]高温合金以优异的高温综合性能，在过去几十年里被深入研究并得到了迅猛发展，被广泛应用于制造航空发动机、工业燃气轮机热端涡轮叶片等高温部件。金属蠕变是指金属材料在应力作用下，随着时间的作用发生应变变形的现象。[0003]高温合金在服役过程中通常因为发生蠕变变形而失效，从而导致服役安全和经济损失等问题。为了解决该问题，需要一种能够准确预测高温合金蠕变时间的方法，尤其是一种能够准确预测高温合金不同蠕变条件下某一蠕变应变对应的蠕变中断时间，即可实现对高温合金服役时间的控制，在避免达到蠕变失效之前对其进行最大程度地使用。然而，现有的预测高温合金蠕变时间