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通过分析研究变形温度、应变速率及变形程度参数对TC4-DT钛合金高温变形行为的影响,建立了一种基于自适应模糊神经网络的TC4-DT钛合金高温变形本构关系预测模型.高温变形热模拟压缩试验的变形温度为750～1150℃,应变率为0.001～10 s-1,试样高度压缩率为50％.本研究中建立的网络模型集成了模糊推理系统误差反向传播(BP)神经网络的学习算法.结果表明,该模型的预测值与实验结果比较吻合,最大相对误差小于6％.本研究证明模糊神经网络是一种优化TC4-DT钛合金本构关系模型和优化变形工艺参数的有效、实用方法.