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申请/专利权人:哈尔滨工业大学
摘要:一种基于神经网络的三维机织复合材料刚度高效预报方法,属于复合材料静态力学性能评估领域。该方法包括:第一阶段:基于神经网络模型预测含有单根缝经纱的子单胞面内等效弹性模量;第二阶段:获得缝经纱子单胞面内弹性模量后,在单胞的横向插入纬向纤维束,得到子单胞,预测该子单胞面内弹性模量,包括径向弹性模量、纬向弹性模量以及面内剪切弹性模量;第三阶段:基于Voigt模型预测三维机织复合材料单胞径向弹性模量和面内剪切弹性模量,基于Reuss模型预测三维机织复合材料单胞的纬向弹性模量。本发明的基于神经网络的三维机织复合材料刚度高效预测方法,结合神经网络模型以及细观力学解析模型,可分阶段实现三维机织复合材料单胞的面内等效刚度预测。
主权项:1.一种基于神经网络的三维机织复合材料刚度高效预测方法,其特征在于:所述方法包括以下三个阶段:第一阶段:基于神经网络模型预测含有单根缝经纱的子单胞面内等效弹性模量;第二阶段:基于神经网络模型获得缝经纱子单胞面内弹性模量后,在单胞的横向插入纬向纤维束,得到子单胞,预测该子单胞面内弹性模量,包括经向弹性模量、纬向弹性模量以及面内剪切弹性模量;第三阶段:基于Voigt模型预测三维机织复合材料单胞经向弹性模量和面内剪切弹性模量,基于Reuss模型预测三维机织复合材料单胞的纬向弹性模量。
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百度查询: 哈尔滨工业大学 一种基于神经网络的三维机织复合材料刚度高效预测方法
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