Research on constitutive model of pure Nb under cold deformation conditions assisted by machine learning

Materials Research Express, 2025

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1088/2053-1591/ae2a92
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Abstract In this paper, compression experiments on pure Nb were conducted using a Gleeble3500 thermal simulation machine to systematically investigate its thermal deformation behavior under conditions of 25–300 °C and 0.01–10 s −1 . The results indicated that the flow stress behavior of pure Nb was jointly dominated by work hardening caused by dislocation proliferation and softening due to dynamic recovery. To accurately describe this physical process, a Swift-Voce-Power function (SVP) piecewise combined constitutive model based on critical strain and saturation hardening stress was proposed. The model parameters were globally optimized by using the Differential Evolution (DE) algorithm and the Sigmoid function, reducing the average absolute relative error ( AARE ) of the average parameter prediction under full deformation conditions to 3.427%. To address the prediction deviation in the room-temperature high-strain-rate region, a partitioned modelling strategy was further proposed to adapt to different dominant mechanisms. Finally, the model was implanted into DEFORM as part of USRMTR user subroutine through finite element secondary development for verification. The simulation results were highly consistent with the experimental data ( AARE = 4.13%, R 2 = 0.947), demonstrateing good mesh independence, proving that the established model has high engineering applicability and prediction reliability.