本发明涉及一种锻造全过程数据驱动的多场多尺度动态模拟方法和工艺，属于金属锻造。
背景技术：
0、技术背景
1、近年，我国制造业快速发展，目前总产值位于世界第一，然而，我国制造业自主核心技术与设备缺乏。智能机器人、大数据、人工智能的兴起，掀起了新一轮的产业革命浪潮，推动了制造业向智能化和信息化发展。锻造行业是我国制造业的重要支柱，目前我国锻件产量上已经领跑全球。然而我国锻造业主要还是依赖人工操作。随着我国制造业正逐步从制造大国向制造强国迈进，传统的锻造技术与装备亟待升级换代，以推动锻造行业向自动化、数字化和智能化的方向不断发展，从而满足国家制造业转型升级的需求。
2、针对以上存在的问题，本文提出一种锻造全过程数据驱动的多场多尺度动态模拟方法和工艺，其可以实时预测锻件力学性能，在锻造过程中及时调整工艺参数，以保证锻件较高的加工质量，降低成本，缩短工艺开发周期，提高锻造效率和成功率。
技术实现思路
1、为了克服上述相关技术中的缺陷和局限性，本发明的目的在于提供一种锻造全过程数据驱动的多场多尺度动态模拟方法和工艺，本发明涉及的方法和工艺可以降低成本，提高锻造效率和质量。
2、为此，本发明提供了一种锻造全过程数据驱动的多场多尺度动态模拟方法和工艺，包括以下步骤：
3、步骤1：通过热压缩、热拉伸、应变循环等实验获得材料本构模型；
4、步骤2：建立锻造全过程宏观有限元模型、晶粒生长相场模型、晶体塑性模型；
5、步骤3：通过相关锻造实验、微观组织表征工具验证或修正模型；
6、步骤4：开展多场多尺度模拟仿真，建立工艺数据库，并利用仿真数据对卷积神经网络进行训练；
7、步骤5：通过红外测温仪器实时监测锻件全局温度；
8、步骤6：从红外测温仪中提取出锻件感兴趣区域的温度-时间数据，将数据转换为时频域标尺图输入到训练好的卷积神经网络；
9、步骤7：利用卷积神经网络预测锻件实时力学性能，动态调整锻造全过程温度、压力、压制速度、欠压量等工艺参数，以此改善锻件终锻时力学性能。
10、如上所述的步骤1通过所述热压缩、热拉伸实验获得了不同温度、不同应变率情况下gh4169的应力应变曲线，并由此拟合获得了gh4169的本构方程。
11、如上所述的步骤1所述gh4169在高温塑性变形条件下，流变应力与变形温度和变形速率之间有着紧密的关系，其本构方程可由包括变形激活能、应变速率和变形温度的双曲正弦模型公式进行拟合。
12、如上所述的步骤1所述gh4169热压缩实验温度分别为900℃、950℃、1000℃、1050℃、1100℃，变形速率分别为0.001s-1、0.01s-1、0.1s-1、1s-1、3s-1。
13、如上所述的步骤2的宏观有限元模型建模过程具体包括：建立多尺度锻模、锻件三维模型、输入材料本构参数、划分网格、施加多物理场边界条件，晶粒生长相场模型采用多相多序参量相场模型，该模型除了可以模拟晶粒形貌演化过程外还可模拟锻造缺陷的形成，晶体塑性模型采用voronoi多晶体有限元模型。
14、如上所述的步骤2所述晶体塑性模型采用的有限元方法的优势在于，在微观变形机制方面考虑到了位错滑移，而且还包括了其他的微观变形机制，例如剪切带的形成、变形孪晶和晶界迁移等。
15、如上所述的步骤3的微观组织表征工具包括透射电子显微镜、透射电子显微镜、三维x射线衍射工具，结合多种表征工具从多维度和多尺度对微观组织进行表征，可以深化对能场条件与组织演变关系的认识。
16、如上所述的步骤4通过多场多尺度模拟仿真，研究锻造全过程工艺-形状-组织-性能-质量一致性的映射机理，建立的工艺数据库包括不同物理场不同尺度锻造全过程工艺最优参数。
17、如上所述的步骤4所述模拟仿真采用多物理场多尺度的正交模拟方法，可以得到不同类型不同尺寸锻件在锻造全过程的最优工艺参数。
18、如上所述的步骤6中锻件感兴趣区域包括锻件应力集中区域、大变形区域、薄弱区域等对加工质量影响较大的区域。
19、如上所述的步骤6只提取锻件感兴趣区域的数据特征，可以提高数据提取效率，避免不重要或无效数据的储存和处理。
20、如上所述的步骤7的卷积神经网络通过工艺数据库提供的数据进行训练，通过准确率、精确率和召回率对卷积神经网络进行评价，在满足要求后将其运用在锻件实时力学性能的预测中。
21、由以上本发明提供的技术方案可见，与现有技术相比较，本发明提供了一种锻造全过程数据驱动的多场多尺度动态模拟方法和工艺，其可以实时监测锻件力学性能，改善锻件成形质量，提高合格率，具有重大的生产实践意义。
1.一种锻造全过程数据驱动的多场多尺度动态模拟方法和工艺，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种锻造全过程数据驱动的多场多尺度动态模拟方法和工艺，其特征在于，通过所述热压缩、热拉伸实验获得了不同温度、不同应变率情况下gh4169的应力应变曲线，并由此拟合获得了gh4169的本构方程。
3.根据权利要求1所述的一种锻造全过程数据驱动的多场多尺度动态模拟方法和工艺，其特征在于，所述宏观有限元模型建模过程具体包括：建立多尺度锻模、锻件三维模型、输入材料本构参数、划分网格、施加多物理场边界条件，晶粒生长相场模型采用多相多序参量相场模型，该模型除了可以模拟晶粒形貌演化过程外还可模拟锻造缺陷的形成，晶体塑性模型采用voronoi多晶体有限元模型。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述微观组织表征工具包括透射电子显微镜、透射电子显微镜、三维x射线衍射工具，结合多种表征工具从多维度和多尺度对微观组织进行表征，可以深化对能场条件与组织演变关系的认识。
5.根据权利要求1所述的一种锻造全过程数据驱动的多场多尺度动态模拟方法和工艺，其特征在于，通过所述多场多尺度模拟仿真，研究锻造全过程工艺-形状-组织-性能-质量一致性的映射机理，建立的工艺数据库包括不同物理场不同尺度锻造全过程工艺最优参数。
6.根据权利要求1所述的一种锻造全过程数据驱动的多场多尺度动态模拟方法和工艺，其特征在于，所述卷积神经网络通过工艺数据库提供的数据进行训练，通过准确率、精确率和召回率对卷积神经网络进行评价，在满足要求后将其运用在锻件实时力学性能的预测中。
7.根据权利要求1所述的一种锻造全过程数据驱动的多场多尺度动态模拟方法和工艺，其特征在于，所述锻件感兴趣区域包括锻件应力集中区域、大变形区域、薄弱区域等对加工质量影响较大的区域。
