基于生物进化算法的多尺度铝合金变形组织演变建模研究

During hot forming processes of metals, microstructure evolution has significant effects on the material properties. Existing models cannot accurately describe the whole process of grain evolution. In the present study, typical aluminum alloys will be investigated by hot simulation and microstructure observation. The effects of deformation parameters, original microstructure and grain boundary migration on microstructure evolution will be researched. A multi-scale model will be developed considering the random distribution of initial grain size, grain orientation and grain morphology, which could describe the processes of grain growth, rotation and vanishing. The developed model will present both macro deformation parameters (temperature, strain and strain rate, etc.) and the microstructure evolution during deformation based on biological evolutionary algorithms. By establishing ellipsoid grain model the inhomogeneous deformation and preferred orientation of grains would be predicted. The parameters of microstructure evolution model will be established by using inverse method with robust analysis technology. Hybrid genetic algorithm will be used for solving the problems of poor robustness and high computational cost. The model will be verified by comparing the numerical simulation of extruding processes with experimental measurement. The present research will explore new ways for the microstructure evolution study and provide theoretical reference for simulation and optimization of hot deformation for aluminum alloys.

铝合金热成型过程中，微观组织发生复杂变化并对材料性能产生直接影响，但现有理论模型无法准确描述晶粒的完整演变过程。本项目拟以典型铝合金为对象，通过热模拟试验及显微组织观测，获得晶界迁移速率的定量表征以及原始晶粒形态随机分布的概率模型。基于生物进化算法，建立既能够反映温度、应变速率、塑性应变等宏观变形参数，又能描述微观组织演变的多尺度晶粒模型，真实反映材料变形前原始晶粒尺寸、取向及形貌的随机分布，以及变形中各晶粒的长大、旋转和消失，准确预测热变形过程中晶粒的不均匀变形与择优取向。采用基于稳健性筛选的反分析技术，求解所建立的晶粒模型参数。将遗传算法与数值优化算法耦合，解决多参数复杂反求系统常见的鲁棒性低、计算量大等难题。通过搭建铝合金挤压试验系统，将所建立的晶粒演变模型应用于挤压过程仿真，验证模型的准确性。项目实施为铝合金组织演变规律研究探索新的途径，同时为组织模拟和成型工艺优化提供理论基础。

在铝合金热变形过程中，建立晶粒演变理论模型对描述微观组织演变和优化材料性能有着重要意义。本项目采用常用6000系铝合金为研究对象，通过准静态热拉伸/压缩等实验，采用OM、SEM等设备，研究了温度、应变速率、塑性应变等宏观变形参数对材料微观组织的影响，总结了铝合金在热变形过程中组织演变规律，并建立了以晶界迁移为桥梁的宏观变形参数和晶粒尺寸及形貌的定量耦合关系。同时考虑了变形中各晶粒的长大和消失。基于进化算法，建立了宏微观多尺度铝合金晶粒演变模型。在LS-DYNA等平台上，采用模拟退火算法结合稳健性分析，通过优化算法在各变量范围内合理调整材料本构模型参数，建立了精确、快速的参数反求系统，解决了铝合金热变形过程中本构参数求解困难、计算量大等难题。针对6061和6063铝合金的热变形行为，采用反分析技术求解本构方程参数，准确获得了不同热处理状态下的高温流变应力曲线，建立了改进的Laasraoui-Jonas，Zener-Hollomon，Johnson-cook等本构模型以及Cockcroft-Latham韧性断裂失效准则，并获得了相应的参数数据。基于LS-DYNA进行了材料本构模型的二次开发。经验证，所建立的晶粒演变模型提高了铝合金热变形过程仿真的精度。项目的实施为铝合金热变形组织演变规律研究探索新的途径，同时为成形过程的仿真建模和工艺优化提供理论基础。