本工具是一款高效的 基于本构模型与机器学习的双相钛合金热流变行为预测 研究助手, 支持 Ti-6Al-4V TC21 TA15 等双相钛合金的高温变形分析。 通过智能算法结合 Arrhenius 本构方程与神经网络模型,自动预测材料的 热变形激活能与峰值应力, 显著提升您的 材料科学研究效率。
基于双曲正弦形式的 Arrhenius 方程,通过线性回归求解材料常数(α, β, n, Q),描述热变形参数与流变应力之间的非线性关系。
利用 BP 神经网络或支持向量机(SVM)等算法,以温度、应变速率、应变为输入,直接映射流变应力,解决复杂非线性拟合问题。
本工具结合了传统物理模型与数据驱动方法,在合理范围内预测精度通常优于单一线性回归模型。
支持峰值应力预测、热变形激活能计算及构建本构方程。