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申请/专利权人：西南交通大学
摘要：本发明公开了基于神经网络的纳米压痕反演形状记忆合金本构模型方法，包括：S1、建立纳米压痕实验模型和单轴拉伸卸载实验模型；S2、提取不同材料参数下压头的力—位移曲线；S3、提取不同材料参数下拉伸面的应力—应变曲线；S4、提取力—位移曲线每个点的力参量和提取应力—应变曲线每个点的应力参量，分别作为全连接神经网络的输入和输出；S5、训练神经网络，分别对不同材料参数下单轴拉伸卸载试验模型的加载、卸载阶段的应力—应变响应进行预测。本发明进一步降低了对数据集的规模要求，可以将预测的模型从传统的幂律本构模型拓展至复杂的超弹性本构模型，并且可以完全绕过本构模型，进行纳米压痕实验反演预测材料应力—应变响应。
主权项：1.基于神经网络的纳米压痕反演形状记忆合金本构模型方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、基于有限元数值模拟软件建立纳米压痕实验模型和单轴拉伸卸载实验模型，并按需设置边界条件，本构模型使用有限元数值模拟软件内自带的超弹性本构模型；S2、对纳米压痕试验模型的压头施加相同深度的位移加载，并在加载后卸载，提取不同材料参数下压头的力—位移曲线；S3、对单轴拉伸卸载试验模型的拉伸面施加相同距离的位移加载，并在加载后卸载，提取不同材料参数下拉伸面的应力—应变曲线；S4、提取S2中的力—位移曲线每个点的力参量，将力参量转换为张量形式，作为全连接神经网络的输入；提取S3中的应力—应变曲线每个点的应力参量，将应力参量转换为张量形式后进行归一化，作为全连接神经网络的输出；S5、将S4中全连接神经网络输入和输出的数据集拆分为加载、卸载阶段，分别进行全连接神经网络的训练，并分别对不同材料参数下单轴拉伸卸载试验模型的加载、卸载阶段的应力—应变响应进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南交通大学 基于神经网络的纳米压痕反演形状记忆合金本构模型方法
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