Gleeble-3800을 이용하여 니켈 함유 Fe-Mn-Al-C 경량강에 대해 변형 온도 900~1200 ℃, 변형 속도 0.01~10 s^-1 조건에서 열압축 실험을 수행하였고, 유변 곡선을 분석하며 구성 방정식과 예측 모델을 수립하고 미세조직 변화를 논의하며 열가공도를 작성하였다. 결과는 유변 곡선이 동적 재결정 특성을 보이며, 변형 속도가 감소하거나 변형 온도가 증가할수록 유변 응력이 점진적으로 감소함을 나타냈다. 피크 응력 아레니우스 구성 방정식은 우수한 예측성을 가지며, 열변형 활성화 에너지는 375 kJ/mol로 나타났다. BP 신경망 예측 모델(평균 상대 오차 2.54%)은 아레니우스 예측 모델(11.2%)보다 훨씬 낮은 오차를 보여 고온 유변 거동을 더 잘 예측할 수 있다. 변형 온도가 상승함에 따라 동적 재결정 분율이 점차 증가하고, 변형 속도가 증가함에 따라 동적 재결정 분율은 먼저 감소했다가 다시 증가한다. 높은 변형 속도(10 s^-1)에서의 높은 동적 재결정 정도는 높은 전위 저장 에너지와 단열 온도 상승 효과 때문인 것으로 파악되었다. 열가공도 내 불안정 구역 면적 분율은 변형량이 증가함에 따라 점진적으로 감소하며, 최적 열가공 창은 변형 온도 963~1200 ℃, 변형 속도 0.04~3.48 s^-1이다.

경량강; 열변형; 예측 모델; 조직 진화; 열가공도