Моделирование изменения предела длительной прочности сплавов на основе никеля с использованием байесовских искусственных нейронных сетей

Olga Anoshina,Oleg Milder,Almir Ganeev,Dmitry Tarasov,Alena Trubnikova,Andrey Tyagunov

doi:10.22226/2410-3535-2020-1-106-111

Abstract

Моделирование изменения предела длительной прочности сплавов на основе никеля с использованием байесовских искусственных нейронных сетей

Highlights

Ресурсное проектирование газотурбинных двигателей и установок требует расширенных сведений о жаропрочности никелевых сплавов, из которых изготавливаются наиболее ответственные детали авиационных и судовых двигателей, насосов газонефтеперекачивающих станций и энергетических установок
Предел длительной прочности уменьшается с увеличением параметра Ларсона-Миллера, ход кривой имеет одинаковый
Для описания зависимостей σ = f (PLM) жаропрочных никелевых сплавов предложена аналитическая функция (5)

Summary

Методика

Изделия из жаропрочных никелевых сплавов (ЖНС) нашли широкое применение в газотурбинных двигателях, насосах газо-нефтеперекачивающих станций и энергетических установках. В настоящей работе поставлена следующая задача: предложить и апробировать метод моделирования изменения предела длительной прочности жаропрочных никелевых сплавов на основе экспериментальных данных. Знак «минус» в формуле (3) имеет целью встроить в процесс обучения сети априорную информацию: поскольку цель — нахождение зависимости предела длительной прочности от параметра Ларсона-Миллера, каковая является убывающей, то и преобразование выходной величины описывается убывающей функцией. Задачей ИНС являлось определение корреляции между химическим составом жаропрочных никелевых сплавов, условиями испытаний и пределом длительной прочности. Метод машинного обучения заключается в построении искусственной нейронной сети в прикладом пакете Matlab; поиск закономерностей соответствия химического состава жаропрочных никелевых сплавов пределу длительной прочности, полученному в результате испытаний; оценка полученных корреляций с использованием тестовой выборки; определение точности модели по относительной среднеквадратичной ошибке (RMSE). Далее модель ИНС использовалась для получения зависимостей предела длительной прочности от параметра Ларсона-Миллера для сплавов валидационной группы Далее модель ИНС использовалась для получения зависимостей предела длительной прочности от параметра Ларсона-Миллера для сплавов валидационной группы (Рис. 3)

Результаты и их обсуждение

Выводы