【摘 要】
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基于Ludwik模型,采用有限元软件进行仿真,建立压痕曲线神经网络数据库,利用Matlab提供的函数来创建反向传播神经网络,利用材料参数输入和压痕曲线输出向量对神经网络进行训练,学习输入和输出数据之间的关系。利用训练好的神经网络模拟压痕曲线,通过Matlab优化函数使试验观测值与神经网络模拟预测值之间的误差最小。由于神经网络数据库已包含所有的数据信息,计算时不需要再进行有限元模拟,神经网络法能够节省大量计算时间。神经网络法计算得到奥氏体不锈钢的屈服强度、抗拉强度、应变硬化指数和弹性模量等力学性能与单轴标准
【机 构】
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辽宁省电力有限公司电力科学研究院,辽宁东科电力有限公司,挪威船级社
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基于Ludwik模型,采用有限元软件进行仿真,建立压痕曲线神经网络数据库,利用Matlab提供的函数来创建反向传播神经网络,利用材料参数输入和压痕曲线输出向量对神经网络进行训练,学习输入和输出数据之间的关系。利用训练好的神经网络模拟压痕曲线,通过Matlab优化函数使试验观测值与神经网络模拟预测值之间的误差最小。由于神经网络数据库已包含所有的数据信息,计算时不需要再进行有限元模拟,神经网络法能够节省大量计算时间。神经网络法计算得到奥氏体不锈钢的屈服强度、抗拉强度、应变硬化指数和弹性模量等力学性能与单轴标准
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