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瀏覽:- 發(fā)布日期:2024-12-19 13:19:36【大 中 小】

7xxx系列鋁合金由于具有較高的比強(qiáng)度、優(yōu)良的耐腐蝕性能和抗損傷性能而被廣泛用于航空航天、汽車、船舶等領(lǐng)域[1]。其中,7050鋁合金主要用于制造飛機(jī)的重要受力結(jié)構(gòu)件,如飛機(jī)蒙皮、翼梁、隔框、長(zhǎng)桁、起落架及液壓系統(tǒng)部件等,其用量占飛機(jī)結(jié)構(gòu)質(zhì)量的40%~70%[2]。飛機(jī)經(jīng)常服役于海洋環(huán)境中,其結(jié)構(gòu)件經(jīng)常因受高濕、鹽霧等腐蝕環(huán)境的影響[3],發(fā)生腐蝕疲勞而過早失效,從而縮短飛機(jī)壽命。因此,有必要對(duì)7050鋁合金開展高濕度鹽霧環(huán)境下的腐蝕疲勞研究。 

近年來,諸多學(xué)者通過對(duì)鋁合金進(jìn)行腐蝕和疲勞加載試驗(yàn),研究了在腐蝕條件下鋁合金的疲勞壽命、損傷特性、斷裂機(jī)理和疲勞壽命預(yù)測(cè)模型[4-8]。響應(yīng)面法是一種用于試驗(yàn)設(shè)計(jì)和過程優(yōu)化的統(tǒng)計(jì)分析工具[9],該方法基于數(shù)學(xué)模型(線性、多項(xiàng)式函數(shù))對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行擬合以及統(tǒng)計(jì)[10-11]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),主要特點(diǎn)是信號(hào)前向傳遞,誤差反向傳播[12]。響應(yīng)面法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于具有強(qiáng)大的非線性擬合和模型可視化等優(yōu)勢(shì),近年來在材料疲勞壽命預(yù)測(cè)中得到一定應(yīng)用。MISRA等[13]在利用雙響應(yīng)面法進(jìn)行概率疲勞壽命預(yù)測(cè)研究時(shí)發(fā)現(xiàn),生成的方程直接將輸入因素與概率疲勞壽命聯(lián)系起來,相較于傳統(tǒng)蒙特卡洛模擬法,雙響應(yīng)面法的精度和計(jì)算效率更高。劉娜等[14]利用響應(yīng)曲面優(yōu)化法優(yōu)化輪轂結(jié)構(gòu)后進(jìn)行徑向疲勞分析,發(fā)現(xiàn)優(yōu)化后的徑向疲勞壽命延長(zhǎng)了約300%。劉治國(guó)等[15]基于已有LY12CZ鋁合金腐蝕疲勞試驗(yàn)數(shù)據(jù),建立了腐蝕年限和應(yīng)力幅值對(duì)應(yīng)腐蝕疲勞壽命的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射模型來預(yù)測(cè)其腐蝕疲勞壽命。ZHONG等[16]利用從金屬疲勞失效過程中提取的數(shù)據(jù),建立了一種新的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,考慮機(jī)械載荷的誤差和材料的幾何形狀,將金屬的疲勞壽命作為一個(gè)區(qū)間進(jìn)行預(yù)測(cè)。WANG等[17]提出了一種基于連續(xù)損傷力學(xué)模型的鈦合金結(jié)構(gòu)件低周疲勞壽命估算方法,采用遺傳算法優(yōu)化的反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)鈦合金結(jié)構(gòu)件的低周疲勞壽命進(jìn)行了準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。目前,材料疲勞壽命預(yù)測(cè)模型的研究主要集中在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面,也有部分研究聚焦在響應(yīng)面法,但較少對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和響應(yīng)面法進(jìn)行對(duì)比研究。 

作者通過對(duì)7050鋁合金依次進(jìn)行腐蝕和疲勞試驗(yàn),建立腐蝕時(shí)間、NaCl溶液濃度、加載頻率、最大應(yīng)力對(duì)應(yīng)腐蝕疲勞壽命的響應(yīng)面模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來分別預(yù)測(cè)該合金的腐蝕疲勞壽命,以期為腐蝕疲勞壽命預(yù)測(cè)研究提供參考。 

試驗(yàn)材料為南山鍛造公司生產(chǎn)的7050鋁合金鍛件,化學(xué)成分(質(zhì)量分?jǐn)?shù)/%)為0.10Si,0.12Fe,2.34Cu,0.08Mn,0.03Cr,6.40Zn,0.03Ti,0.10Zr,2.16Mg,余Al。在鍛件上加工出如圖1所示的啞鈴型疲勞試樣,將試樣夾持段用保鮮膜和膠帶保護(hù),放置在ASR-90C型鹽霧試驗(yàn)機(jī)中,根據(jù)GB/T 10125—1997進(jìn)行腐蝕試驗(yàn),鹽霧條件為連續(xù)鹽霧,噴霧壓力為70~170 kPa,溫度為35 ℃,相對(duì)濕度為95%,腐蝕液分別為3.5%和5.0%(質(zhì)量分?jǐn)?shù))NaCl溶液,pH為6.5~7.5,腐蝕時(shí)間分別為2,7,14 d。NaCl溶液每2 d更換一次。 

圖  1  疲勞試樣的形狀與尺寸
Figure  1.  Shape and size of fatigue specimen

為避免腐蝕產(chǎn)物的脫落,將腐蝕后的試樣先在室內(nèi)自然干燥0.5~1 h,再用去離子水清洗,以去除表面殘留的NaCl,隨后烘干,備用。在LF5105型電液伺服疲勞試驗(yàn)機(jī)和Vibrophore100型高頻疲勞試驗(yàn)機(jī)上分別進(jìn)行頻率20 Hz和120 Hz的疲勞試驗(yàn),加載方式為軸向等幅拉-拉加載,加載波形為正弦波,應(yīng)力比為0.1,最大應(yīng)力分別為250,200,150 MPa。當(dāng)疲勞循環(huán)次數(shù)達(dá)到107周次或者試樣發(fā)生疲勞斷裂時(shí),停止試驗(yàn),此時(shí)循環(huán)次數(shù)為試樣疲勞壽命。 

由表1可知:未腐蝕試樣的疲勞壽命均為107周次,為無限壽命;腐蝕后試樣的疲勞壽命均小于107周次,且隨著腐蝕時(shí)間與NaCl溶液濃度的增加,疲勞壽命逐漸縮短。 

表  1  未腐蝕和不同濃度NaCl溶液中腐蝕不同時(shí)間7050鋁合金試樣的疲勞壽命
Table  1.  Fatigue lives of 7050 aluminum alloy samples before and after corrosion in different concentrations of NaCl solution for different times
腐蝕時(shí)間/d NaCl質(zhì)量分?jǐn)?shù)/% 加載頻率/Hz 最大應(yīng)力/MPa 疲勞壽命/周次
0 250 107
20 200 107
150 107
250 107
120 200 107
150 107
2 3.5 20 250 94 424
3.5 200 181 905
3.5 150 406 332
5.0 250 77 072
5.0 200 107 195
5.0 150 151 492
3.5 120 250 66 900
3.5 200 115 040
3.5 150 212 705
5.0 250 54 070
5.0 200 115 100
5.0 150 230 200
7 3.5 20 250 57 600
3.5 200 101 528
3.5 150 265 591
5.0 250 47 681
5.0 200 87 508
5.0 150 148 934
3.5 120 250 51 710
3.5 200 75 214
3.5 150 206 589
5.0 250 41 400
5.0 200 71 500
5.0 150 160 700
14 3.5 20 250 39 093
3.5 200 63 645
3.5 150 179 300
5.0 250 28 194
5.0 200 52 558
5.0 150 124 775
3.5 120 250 49 700
3.5 200 80 200
3.5 150 153 234
5.0 250 39 300
5.0 200 58 000
5.0 150 112 300

在疲勞壽命研究中,疲勞試驗(yàn)數(shù)據(jù)通常具有很大的分散性。選擇表1中相同NaCl溶液濃度和相同最大應(yīng)力的6組數(shù)據(jù),通過計(jì)算對(duì)數(shù)疲勞壽命子樣標(biāo)準(zhǔn)差與變異系數(shù)來分析疲勞壽命的分散性(成組法)。由表2可知:不同最大應(yīng)力和NaCl溶液濃度下,7050鋁合金試樣的對(duì)數(shù)疲勞壽命子樣標(biāo)準(zhǔn)差均小于0.15,變異系數(shù)小于0.05,說明腐蝕后試樣的疲勞壽命分散性均較??;在質(zhì)量分?jǐn)?shù)3.5%NaCl溶液中,隨著最大應(yīng)力的增大,疲勞壽命分散性先變差后變好,在最大應(yīng)力250 MPa下最好,在質(zhì)量分?jǐn)?shù)5.0%NaCl溶液中,隨著最大應(yīng)力的增大,疲勞壽命分散性變差,在最大應(yīng)力150 MPa下最好;在相同應(yīng)力水平下,NaCl溶液中NaCl質(zhì)量分?jǐn)?shù)越高,疲勞壽命分散性越好,但在最大應(yīng)力250 MPa下,NaCl溶液中NaCl質(zhì)量分?jǐn)?shù)越高,疲勞壽命分散性越差。 

表  2  相同最大應(yīng)力和NaCl溶液濃度下腐蝕后7050鋁合金試樣的疲勞壽命分散性
Table  2.  Dispersion of fatigue life of 7050 aluminum alloy samples after corrosion under the same maximum stress and NaCl concentration
最大應(yīng)力/MPa NaCl質(zhì)量分?jǐn)?shù)/% 對(duì)數(shù)疲勞壽命平均值 標(biāo)準(zhǔn)差 變異系數(shù)
150 3.5 5.353 0.136 0.025
200 3.5 4.985 0.149 0.030
250 3.5 4.760 0.119 0.025
150 5.0 5.178 0.098 0.019
200 5.0 4.895 0.127 0.026
250 5.0 4.660 0.134 0.029

由于疲勞壽命具有分散性,采用對(duì)數(shù)疲勞壽命平均值作為響應(yīng)指標(biāo)。采用試驗(yàn)次數(shù)少的Box-Behnken組合設(shè)計(jì)法[18],選取腐蝕時(shí)間A、NaCl溶液濃度B、加載頻率C以及最大應(yīng)力D等4個(gè)腐蝕因素為響應(yīng)因素建立響應(yīng)面模型。對(duì)表1中的36組腐蝕疲勞試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行多元回歸分析,得到腐蝕時(shí)間、NaCl溶液濃度、加載頻率、最大應(yīng)力與對(duì)數(shù)疲勞壽命lg N的多元響應(yīng)回歸關(guān)系,如下: 

lg ?=4.96-0.13?-0.06?-0.017?-0.28?+ 0.036??+0.023??+0.019?? (1)

常見的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖2所示,圖中:Xn為輸入變量,n為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù);ωij為輸入層和隱含層之間的連接權(quán)值,i為1~n的整數(shù),j為1至隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)的整數(shù);Ym為輸出變量,m為輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù);ωjk為隱含層和輸出層之間的連接權(quán)值,k為1~m的整數(shù)。 

圖  2  BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
Figure  2.  Topological structure of BP neural network

以腐蝕時(shí)間、NaCl溶液濃度、加載頻率和最大應(yīng)力為輸入,即設(shè)定輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為4,以對(duì)數(shù)疲勞壽命為輸出,即輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為1,隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)由經(jīng)驗(yàn)公式[19]得到,如下: 

?=(?+?)+? (2)

式中:l為隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù);a為0~10的常數(shù)。 

根據(jù)式(2)可得隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的初始取值范圍為[3,12],在初始取值范圍內(nèi)依次改變隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù),并進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練,設(shè)置最大迭代次數(shù)為100次,學(xué)習(xí)速率為0.01,目標(biāo)誤差為0.000 01。結(jié)果顯示,當(dāng)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為4時(shí),BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的均方根誤差最小,故確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為4,即該BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為4-4-1結(jié)構(gòu)。選擇表1中的36組腐蝕疲勞試驗(yàn)數(shù)據(jù)建立模型,隨機(jī)選取其中28組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),選取與訓(xùn)練數(shù)據(jù)不重合的4組數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證數(shù)據(jù),剩余4組數(shù)據(jù)作為測(cè)試數(shù)據(jù)。 

由表3可知:響應(yīng)面模型預(yù)測(cè)疲勞壽命的p值小于0.000 1,說明響應(yīng)指標(biāo)(對(duì)數(shù)疲勞壽命)和響應(yīng)因素(腐蝕時(shí)間、NaCl溶液濃度、加載頻率和最大應(yīng)力)的回歸關(guān)系極為顯著;各因素對(duì)7050鋁合金對(duì)數(shù)疲勞壽命的影響程度由高到低依次為最大應(yīng)力、腐蝕時(shí)間、NaCl溶液濃度和加載頻率,其中腐蝕時(shí)間、NaCl溶液濃度、最大應(yīng)力的p值均小于0.000 1,說明腐蝕時(shí)間、NaCl溶液濃度和最大應(yīng)力對(duì)7050鋁合金疲勞壽命的影響十分顯著。此外,腐蝕后7050鋁合金對(duì)數(shù)疲勞壽命的響應(yīng)面模型預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值基本集中分布在x=y參照線附近(見圖3),均方誤差、均方根誤差、決定系數(shù)分別為0.25,0.071 0,0.951 9,說明擬合情況較好,該模型可用來預(yù)測(cè)7050鋁合金的疲勞壽命。校正相關(guān)系數(shù)(0.932 6)和預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)(0.887 9)的差值小于0.2,說明該模型考慮的疲勞壽命影響因素較齊全。 

表  3  響應(yīng)面模型預(yù)測(cè)疲勞壽命的方差分析結(jié)果
Table  3.  Variance analysis results of fatigue life predicated by response surface model
項(xiàng)目 平方和 自由度 均方誤差 F值 p值
模型 2.48 10 0.25 49.45 <0.000 1
A 0.41 1 0.41 82.67 <0.000 1
B 0.13 1 0.13 26.02 <0.000 1
C 0.01 1 0.01 2.03 0.166 8
D 1.86 1 1.86 370.52 <0.000 1
AB 3.583×10−6 1 3.583×10−6 7.151×10−4 0.978 9
AC 0.031 1 0.031 6.10 0.020 7
AD 1.490×10−3 1 1.490×10−3 0.30 0.590 4
BC 0.020 1 0.020 3.96 0.057 6
BD 8.886×10−3 1 8.886×10−3 1.77 0.195 0
CD 8.664×10−4 1 8.664×10−4 0.17 0.681 1
殘差 0.13 25 5.012×10−3
總和 2.60 35
圖  3  對(duì)數(shù)疲勞壽命的響應(yīng)面模型預(yù)測(cè)結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果的對(duì)比
Figure  3.  Comparison of prediction results by response surface model and test results of logarithmic fatigue life

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型經(jīng)過21次迭代,運(yùn)行結(jié)束。由圖4可以看出,模型訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試結(jié)果的相關(guān)系數(shù)分別為0.995 81,0.994 06,0.975 59,總相關(guān)系數(shù)為0.989 51,均大于0.95,表明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果高度相關(guān)和可靠。隨著迭代次數(shù)的增加,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于訓(xùn)練過程的計(jì)算時(shí)間也在延長(zhǎng),并且在每次迭代中,重新評(píng)估和更新各神經(jīng)元的權(quán)重值,因此迭代次數(shù)的確定也很重要。由圖5可以看出,迭代至第15次時(shí)即可得到性能最佳的訓(xùn)練模型,均方誤差為0.009 871 3。 

圖  4  BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練、驗(yàn)證、測(cè)試和整體回歸分析結(jié)果
Figure  4.  Training (a), validation (b), testing (c) and overall (d) regression analysis results of BP neural network model
圖  5  BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試的均方誤差隨迭代次數(shù)的變化曲線
Figure  5.  Curves of mean square error vs iteration ordinal number of BP neural network model during training, validation and testing

由表4可知,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)對(duì)數(shù)疲勞壽命的相對(duì)誤差均在3%以內(nèi),說明該模型的預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值具有一致性,預(yù)測(cè)較準(zhǔn)確。該模型預(yù)測(cè)的決定系數(shù)、均方根誤差和平均絕對(duì)誤差分別為0.998 0,0.068 3,0.057 3。 

表  4  BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的對(duì)數(shù)疲勞壽命預(yù)測(cè)結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果的對(duì)比
Table  4.  Comparison of prediction results by BP neutral network model and test results of logarithmic fatigue life
樣本序號(hào) 對(duì)數(shù)疲勞壽命 相對(duì)誤差/%
試驗(yàn)值 預(yù)測(cè)值
1 5.060 8 4.932 5 2.535 2
2 4.876 5 4.892 0 0.317 9
3 5.061 1 5.037 0 0.476 2
4 4.760 4 4.847 7 1.833 9
5 5.315 1 5.246 0 1.300 1
6 5.185 4 5.164 3 0.406 9
7 5.050 4 5.086 5 0.714 8
8 4.617 0 4.694 0 1.667 7

(1)通過響應(yīng)面分析,得到響應(yīng)指標(biāo)(對(duì)數(shù)疲勞壽命)和響應(yīng)因素(腐蝕時(shí)間、NaCl溶液濃度、加載頻率、最大應(yīng)力)的回歸關(guān)系極為顯著。各因素對(duì)腐蝕后7050鋁合金對(duì)數(shù)疲勞壽命的影響程度由高到低依次為最大應(yīng)力、腐蝕時(shí)間、NaCl溶液濃度和加載頻率。腐蝕后7050鋁合金對(duì)數(shù)疲勞壽命的響應(yīng)面模型預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值的均方誤差、均方根誤差和決定系數(shù)分別為0.25,0.071 0,0.951 9。 

(2) 腐蝕后7050鋁合金對(duì)數(shù)疲勞壽命的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值的平均絕對(duì)誤差、均方根誤差和決定系數(shù)分別為0.057 3,0.068 3,0.998 0,相對(duì)誤差均在3%以內(nèi)。相較于響應(yīng)面模型,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)腐蝕后7050鋁合金疲勞壽命的預(yù)測(cè)精度更高。




文章來源——材料與測(cè)試網(wǎng)

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