蘇麗鳳，武晶晶，翟通德

(西北有色金屬研究院西部金屬材料公司，陜西 西安 721014)

拉伸試驗是指在承受軸向拉伸載荷下測定材料特性的試驗方法。利用拉伸試驗得到的數(shù)據(jù)可以確定材料的彈性極限、伸長率、彈性模量、比例極限、面積縮減量、拉伸強度、屈服點、屈服強度和其它拉伸性能指標。美標ASTME8/E8M-16a是金屬材料測量拉伸試驗方法或者標準之一。然而在實驗過程中，實驗操作者發(fā)現(xiàn)美標ASTME8/E8M-16a中對于棒材或者絲材標距規(guī)定只有4D(D代表試樣的直徑)或者5D的要求，未明確整數(shù)修約的具體操作要求準則或者規(guī)范，而在檢測中經常會遇到帶小數(shù)的比例標距計算值情況，導致Gr5鈦合金劃線機難以準確標記到小數(shù)值，若重新測量時其結果誤差會偏大，導致測量結果失真。國內實驗開始了一系列的研究[1-3]，然而目前，鮮有人利用Olive伸長率換算公式真對針對鈦合金進行研究。傳統(tǒng)的實驗需要一定的財力和物力，伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展，人工智能中的分支——SVM(Support Vector Regression)網(wǎng)絡技術在數(shù)據(jù)收集和分析上得到了廣發(fā)的發(fā)展和應用，其依據(jù)相應數(shù)據(jù)分析出數(shù)據(jù)間的關系和規(guī)律。本文基于SVM方法建立了Gr5鈦合金室溫拉伸模型，為優(yōu)化Gr5鈦合金的室溫拉伸過程的準確性提供依據(jù)。

1 原理

SVM由Vapnik基于統(tǒng)計學理論中的結構風險最小化首次創(chuàng)建，其創(chuàng)建思想是建立一個分類超平面作為決策曲面，使得正例和反例之間的隔離邊緣被最大化。學習機器在測試數(shù)據(jù)上的誤差訓練誤差率和一個賴以于VC維數(shù)(Vapnik-Chervonenkis dimension)的項的和為界面，在可分模式情況下，支持向量機對于前一項的值為零，并且使第二項最小化。該方法能在模式分類的基礎上提供最好的泛化能力。SVM的網(wǎng)絡示意圖如圖1所示。

圖1 SVM網(wǎng)絡示意圖

2 實驗

選取牌號為Gr5的鈦合金材料，參照ASTME8/E8M-16a標準加工成5根直徑為6.35mm的光滑圓棒室溫拉伸試樣，并按照屈服階段應變速率0.005min-1(應變控制)，屈服階段后斷裂速率0.05 min-1(十字連接頭控制)進行靜拉伸試驗，并計算標距為4D和5D時的伸長率，考慮到小數(shù)劃線和測量的不便，將其修約到整數(shù)25 mm和30 mm，進行相應延伸率的計算。為了得到文中鈦材試樣的近似材料常數(shù)n,任意選取5根試樣之中的一根進行推算，此處選取1號試樣。由表1得到標距Lo=25mm時，Lor=30mm, δr=18.3%，δ=20.7%，可得到n=0.68,將n值帶入其他4跟試樣的進行驗證，匯總實驗結果。

3 結果與分析

3.1 模型構建

利用SVM法配合Olive建立了Gr5模型室溫拉伸模型，如表1所示，從表1可見。SVM網(wǎng)絡計算與傳統(tǒng)的人工計算對比結果如表1所示。從表1可以見，基于SVM法+Olive的室溫拉伸的人工計算方法具有運算速度快，運算效率高的特點。

表1 SVM算法與Olive結果對比表

3.2 應用

圖2 A4D各實驗室之間的比對提

利用建立了的模型輸出結果，A4D各實驗室之間的比對由圖2可見，標距為4D時計算標距為25.4mm,修整標距為25mm,標距偏差為1.6%，可以近似忽略不計，故而此比對數(shù)據(jù)在滿意區(qū)間，見圖3中D點。圖3為A5D各實驗室之間的比對圖， 而圖3可見，標距為5D時計算標距為31.75mm,修整標距為30mm,標距偏差為5.8%，已偏離比對數(shù)據(jù)滿意區(qū)間，數(shù)據(jù)出現(xiàn)可疑,見圖3中B點。

圖3 A5D各實驗室之間的比對

4 結論

本文基于SVM法加Olive方程建立了Gr5合金美標室溫拉伸模型，解決了室溫拉伸過程匯總部分比例試樣在無法進行實際計算標距測量的難題。該模型具有運算時間短、運算速度快，運算效率高的特點，可為提高鈦合金的室溫拉伸性能精度提供參考。