Stacked Auto-Encoder Network to Predict Tensile Deformation Behavior of a Typical Nickel-Based Superalloy Considering Portevin–Le Chatelier Effects

Y. C. Lin; Hui Yang; Dong‑Dong Chen; Dao‑Guang He

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자료유형: 학술저널

저자정보: Y. C. Lin (Central South University) Hui Yang (Central South University) Dong‑Dong Chen (Central South University) Dao‑Guang He (Central South University)

저널정보: 대한금속·재료학회 Metals and Materials International Metals and Materials International Vol.27 No.2

발행연도: 2021.1

수록면: 254 - 261 (8page)

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The intermediate-temperature (473–973 K) deformation behavior of a nickel-based superalloy is researched by uniaxialtensile experiments. It is observed that the flow characteristics and the Portevin–Le Chatelier (PLC) effects are significantlyaffected by the thermo-mechanical parameters. The serrated flow features are obvious under the testing conditions. A stackedauto-encoders (SAEs) network model is proposed for predicting the flow behaviors of the researched superalloy. The architectureof the established SAEs model is optimized layer by layer. The best number of hidden layer is 3, and the nodes perhidden layer are 15, 20 and 50, respectively. The excellent prediction ability suggests that the developed SAEs model canwell reconstruct the intermediate-temperature flow behavior involving the PLC effects of the researched superalloy.

#Alloy · Deformation behavior · Portevin–Le Chatelier effect · Stacked auto-encoders network

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