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申请/专利权人：辽宁工程技术大学
摘要：本发明公开了一种采用硬度分布反演粉末DPC本构模型参数的方法，包括：测定不同压制力下压坯的硬度和密度，建立密度与硬度关系曲线；对模压实验得到的长条形压坯沿纵向测定硬度分布以此得到密度分布曲线；采用一定的方法拟合密度分布曲线为函数，确定系数；建立粉末压制有限元等效仿真模型；将本构模型参数取若干值进行随机组合，并计算出与每组参数对应的纵向密度分布曲线，确定函数系数；基于多组函数系数和多组本构模型参数建立深度学习模型；将实验密度分布函数系数输入到深度学习模型得到本构模型参数反演结果。本发明能够解决金属粉末压制模拟过程中材料参数繁多且确定过程困难的问题，实现压制成型快速模拟预测分析。
主权项：1.一种采用硬度分布反演粉末DPC本构模型参数的方法，其特征在于，包括：步骤S1、对不同压力模压实验的短圆柱形压坯进行硬度和密度测试，建立密度与硬度关系曲线；步骤S2、对模压实验得到的长条形压坯沿纵向测定硬度分布，建立长条形压坯的纵向密度分布曲线；步骤S3、采用一定的方法拟合出实验得到纵向密度分布曲线的函数，确定1组实验得到函数的系数；步骤S4、建立粉末压制长条形压坯的有限元等效仿真模型，选取n组设计参数，计算出长条形压坯的n组纵向密度分布曲线；步骤S5、拟合出n组纵向密度分布曲线的函数，确定n组函数的n组系数；步骤S6、建立n组函数的系数与n组设计参数的深度学习模型；步骤S7、将实验得到函数的系数带入深度学习模型计算得到反演的DPC本构模型参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 辽宁工程技术大学 一种采用硬度分布反演粉末DPC本构模型参数的方法
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