【摘 要】
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Bammann-Chiesa-Johnson（BCJ）粘塑性本构模型对材料力学响应的再现和预测能力强烈依赖于其模型参数的确定,而模型参数的确定往往是通过反分析方法来进行。由于BCJ粘塑性模型包
【机 构】
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表面物理与化学重点实验室,清华大学精密超精密制造装备及控制北京市重点实验室
【基金项目】
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北京市自然科学基金面上项目（3152013）, 清华大学摩擦学国家重点实验室自主科研重点项目（SKLT2013A01）, 国家自然科学基金委员会-中国工程物理研究院联合基金（U1530140）
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Bammann-Chiesa-Johnson（BCJ）粘塑性本构模型对材料力学响应的再现和预测能力强烈依赖于其模型参数的确定,而模型参数的确定往往是通过反分析方法来进行。由于BCJ粘塑性模型包含了应变、应变率和温度耦合效应以及加载路径和温度历史,其常数多达18个,所以寻找最佳的模型参数识别值十分繁琐。针对BCJ本构模型参数复杂、识别困难的问题,本文基于参数的物理意义,在准静态、蠕变及动态加载试验基础上,通过模型参数解耦分离、粒子群智能优化的方法分6步对18个材料常数进行识别,并用识别结果对1060纯铝动态
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