【摘 要】
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晶体塑性本构模型是晶体塑性有限元模拟的前提和基础,本构参数的准确性直接影响着晶体塑性有限元的模拟精度。晶体塑性本构参数数量众多,参数识别难度较大。目前针对多晶体材料,主要采用优化算法或深度学习算法进行晶体塑性本构参数的识别,需要耗费大量的模拟迭代和实验工作,且不具有普适性,每种材料的晶体塑性本构参数识别均需完成大量的优化工作。因此,现有的晶体塑性本构参数识别效率较低,尤其是针对密排六方结构镁合金,
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晶体塑性本构模型是晶体塑性有限元模拟的前提和基础,本构参数的准确性直接影响着晶体塑性有限元的模拟精度。晶体塑性本构参数数量众多,参数识别难度较大。目前针对多晶体材料,主要采用优化算法或深度学习算法进行晶体塑性本构参数的识别,需要耗费大量的模拟迭代和实验工作,且不具有普适性,每种材料的晶体塑性本构参数识别均需完成大量的优化工作。因此,现有的晶体塑性本构参数识别效率较低,尤其是针对密排六方结构镁合金,不仅具有相对复杂的滑移系,而且伴随着孪生变形,其晶体塑性本构参数数量更多,参数识别难度更大,成为制约晶体塑性有限元实际应用的一大难题。基于此,本文针对典型镁合金结构,提出基于优化算法耦合神经网络的晶体塑性本构参数识别方法,该方法以前期大数据训练获取针对镁合金的通用深度学习模型,后期输入具体材料的微观组织及织构信息和单向拉伸力学响应,并辅以相应的优化算法,无需大量的模拟迭代和实验工作,即可获取晶体塑性本构参数。通过两种不同镁合金进行实验验证,旨在比较本方法与现有方法在参数识别精度和效率方面的差异。研究工作与主要结论如下:（1）构建镁合金微观组织和晶体塑性本构参数与宏观力学响应对应关系的大数据。首先在合理范围内通过拉丁超立方设计大量的虚拟材料组合,涵盖镁合金晶粒几何模型、织构信息和晶体塑性本构参数,其中虚拟晶粒几何模型和虚拟织构信息均作参数化处理;然后针对每一组合,通过晶体塑性有限元模拟单向拉伸过程,获取相应的力学响应,由此建立针对每一材料组合与相应力学响应的高通量数据,作为后续BP神经网络训练的数据基础。（2）构建镁合金晶体塑性本构参数神经网络模型与实际织构参数化神经网络模型。首先以虚拟材料的晶粒几何模型、织构信息、晶体塑性本构参数作为BP神经网络的输入,以模拟的力学响应作为BP神经网络的输出,训练获得BP神经网络模型F,神经网络模型F构建了晶体塑性有限元模拟中的本构关系,相较于有限元模拟,神经网络模型具有更快的计算速度、无需复杂有限元建模。以虚拟材料数据库中织构的取向密度为BP神经网络的输入,织构的权重参数作为BP神经网络的输出,训练获得BP神经网络模型Q,神经网络模型Q实现了将实际织构参数化为具体的权重参数,构建了虚拟织构和实际织构之间的映射关系。神经网络模型F和Q识别准确率超过98%,说明选择用于构建数据库的参数对晶体塑性有限元模拟确实有决定性的影响,考虑这些参数是准确识别晶体塑性本构参数的必要条件。（3）基于优化算法耦合神经网络的镁合金晶体塑性本构参数识别。通过将神经网络模型F和Q作为代理模型,避免一般代理模型精度低、复杂度低的缺点,以Isight软件耦合MATLAB软件为框架,使用优化算法调用代理模型,建立优化算法耦合神经网络模型的晶体塑性本构参数识别模型。只需将具体材料的微观组织及织构信息和单向拉伸力学响应参数输入到参数识别模型中,就可快速识别相应的晶体塑性本构参数。所标定的晶体塑性本构参数在随机虚拟材料晶体塑性有限元模拟测试中,模拟和目标的力学性能曲线的均方误差低于20。针对两种实际镁合金所标定的晶体塑性本构参数,其相应模拟的力学性能曲线均方误差（9～18）比传统优化算法的均方误差（123～1025）降低了1-2个数量级,证明了基于优化算法耦合神经网络的晶体塑性本构参数识别方法具有高精度标定能力和高的泛用性。综上,本文对现有的晶体塑性本构参数识别方法进行改进与创新,提出基于优化算法耦合神经网络的镁合金晶体塑性本构参数识别方法,兼顾参数识别精度和效率,实现镁合金晶体塑性本构参数的精确快速标定,克服了现有本构参数识别方法的弊端,针对镁合金材料具有一定普适性,有助于推动镁合金晶体塑性有限元进一步普及应用。
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