Термическое разупрочнение, связанное с релаксацией напряжений и уменьшением внутреннего сопротивления деформации вследствие повышения температуры материала, теоретически изучается с использованием подхода инкубационного времени. Пластическая деформация при высокоскоростных нагрузках часто сопровождается заметным адиабатическим повышением температуры. Феноменологические модели, описывающие термомеханические реакции металлов, обычно разрабатываются путем введения эмпирических компонентов, зависящих от скорости и температуры, в уже существующие основы, исходно предложенные для квазистатических случаев. Основная цель этой работы - моделирование термического разупрочнения металлов, подвергающихся высокоскоростным нагрузкам, с использованием подхода инкубационного времени, и изучение температурно-временного соответствия, то есть зависимости инкубационного времени от температуры, путем введения относительного фактора напряжений в широком диапазоне деформации, скорости деформации и температуры. Подход инкубационного времени рассматривает чувствительность к скорости деформации как проявление временной чувствительности материалов. Кроме того, проведен всесторонний анализ разработанной модели релаксации пластичности (модели RP) и заключен вывод, что данная модель может быть получена с использованием уравнения временно-зависимой поверхности текучести в рамках подхода инкубационного времени. На основе экспериментальных данных для стали HSLA–65, композита на основе вольфрама 93W–4.9Ni–2.1Fe и титанового сплава Ti–6Al–4V, оцениваются описательные возможности разработанной модели RP по сравнению с другими моделями (феноменологическими и микромеханическими) и моделью искусственных нейронных сетей (ANN). Обсуждаются преимущества и недостатки различных моделей, а также изучаются основные различия между моделью ANN и другими моделями.
Translated title of the contributionМоделирование термического разупрочнения металлов под ударными нагрузками и их температурно-временное соответствие
Original languageEnglish
Article number103969
JournalInternational Journal of Engineering Science
Volume194
DOIs
StatePublished - 1 Jan 2024

    Research areas

  • Artificial neural networks algorithm, Incubation time, Relaxation model of plasticity, Strain rate effect, The temperature–time correspondence, Thermal softening

ID: 115263341