[发明专利]一种铝合金型材在线挤压淬火力学性能预测的方法

权利要求书

1.一种铝合金型材在线挤压淬火力学性能预测的方法，其特征在于包括如下步骤：

建立挤压模具三维模型，通过三维建模软件建立挤压模具的三维模型；

建立挤压过程的金属流体模型，通过将三维模型导入挤压模拟仿真模拟软件中抽取获得；

挤压过程模拟仿真，在挤压模拟仿真模拟设计软件中设置待挤压材料本构方程参数后，通过获取挤压工艺参数和挤压模具界面参数，完成对挤压过程的稳态数值模拟仿真；

输出仿真型材出口的温度场和速度场，通过仿真模拟软件的后处理软件，经过处理计算获得；

RBF神经网络模型模拟，获取前述步骤输出的温度场的速度场并输入生产实验数据和淬火工艺数据，进行RBF神经网络模型模拟；

输出型材力学性能参数，通过RBF神经网络模型完成对铝合金型材在线挤压淬火力学性能预测。

2.根据权利要求1所述的一种铝合金型材在线挤压淬火力学性能预测的方法，其特征在于：在进行RBF神经网络模型模拟前需要通过使用真实实验数据，进行RBF神经网络模型的建立和训练。

3.根据权利要求2所述的一种铝合金型材在线挤压淬火力学性能预测的方法，其特征在于：所述RBF神经网络模型采用挤压出口温度、挤压出口速度、材料厚度和淬火方式作为径向基神经网络的输入变量，将铝型材的抗拉强度、屈服强度和延伸率作为径向基神经网络的输出变量，采用高斯函数作为传递函数，并将原始变量数据进行归一化处理。

4.根据权利要求3所述的一种铝合金型材在线挤压淬火力学性能预测的方法，其特征在于：所述归一化处理通过如下式所示公式进行：

式中X是试样的原始数据，X（min）是对应数据的最小值， X（max）是最大值，X（norm）是规范化后的实验数值。

5.根据权利要求2所述的一种铝合金型材在线挤压淬火力学性能预测的方法，其特征在于：数据归一化处理后，利用Matlab自带的newrbe函数创建神经网络。

6.根据权利要求1所述的一种铝合金型材在线挤压淬火力学性能预测的方法，其特征在于：所述挤压过程模拟仿真步骤通过HyperXtrude软件进行铝合金挤压过程的稳态数值模拟仿真。

7.根据权利要求1所述的一种铝合金型材在线挤压淬火力学性能预测的方法，其特征在于：所述输出仿真型材出口的温度场和速度场步骤，在后处理软件Hyperview得到铝合金挤压过程稳态时模具出口型材的温度场和速度场。

8.根据权利要求7所述的一种铝合金型材在线挤压淬火力学性能预测的方法，其特征在于：通过建立型材界面的等距测量节点，最终通过以CSV数据的形式输出仿真模型对应测量节点的出口温度和出口速度值。