【摘 要】
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为研究取向晶粒簇对铁素体不锈钢成形表面起皱的影响,采用有限元软件ABAQUS构建有限元模型,通过UMAT子程序编写多晶体塑性变形本构方程。首先,对CHAO H C、TAKECHI H和WRIGHT R N等提出的经典理论模型进行了晶体塑性有限元计算,发现在变形过程中不同取向晶粒簇处的正应变E33和剪切应变E13不同,进而形成表面条纹褶皱。其次,将EBSD测试获得的代表性晶粒簇引入模型中,计算发现相
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51604058）； 辽宁省自然科学基金-东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室联合开放基金（2019KF-05-06）；
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为研究取向晶粒簇对铁素体不锈钢成形表面起皱的影响,采用有限元软件ABAQUS构建有限元模型,通过UMAT子程序编写多晶体塑性变形本构方程。首先,对CHAO H C、TAKECHI H和WRIGHT R N等提出的经典理论模型进行了晶体塑性有限元计算,发现在变形过程中不同取向晶粒簇处的正应变E33和剪切应变E13不同,进而形成表面条纹褶皱。其次,将EBSD测试获得的代表性晶粒簇引入模型中,计算发现相对于具有＜001＞//ND织构取向的单元,具有＜111＞//ND织构取向的单元变形时沿着ND方向收缩量更小,且在剪切应变的作用下发生了扭转,形成波浪起伏的变形表面。通过对比具有取向晶粒簇和随机取向模型变形后的表面轮廓,进一步证实了晶粒细化和削弱铁素体不锈钢板的取向晶粒簇将有利于降低其成形过程的表面起皱。
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Navier-Stokes/Darcy耦合模型是描述自由流与多孔介质流相互作用的偏微分方程模型,在地上水地下水耦合系统模拟、石油勘探等工程实践中具有重要意义,是一类典型的多区域多物理模型。近年来深度学习技术在各种工程应用复杂问题上的模拟和预测效果显著,以基于物理信息的神经网络（Physics-informed neural networks,PINN）为代表的偏微分方程的神经网络数值求解方法发展迅
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