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《金属学报》 2017年02期
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基于遗传算法优化的SMABP神经网络本构模型

余滨杉  王社良  杨涛  樊禹江  
【摘要】:系统研究了形状记忆合金丝(SMA)应力-应变曲线、特征点应力、耗能能力及等效阻尼比随材料直径、应变幅值、加载速率、加载循环次数的变化规律;由于SMA唯象Brinson等常见本构模型无法以数学模型方式精确描述SMA各影响因素对其力学性能的影响程度,基于SMA实验结果,本工作采用BP神经网络智能算法(一种利用误差反向传播训练的神经网络算法)对其进行非线性建模,同时利用遗传算法对神经元的初始权值和阈值进行优化,进而获得了一种基于遗传算法优化的SMA BP神经网络本构模型。利用该模型对SMA实验结果进行模拟,所得结果平均误差仅为1.13%,优于未优化的SMA BP神经网络模型。结果表明,基于遗传算法优化的SMA BP神经网络本构模型,能够精确地预测SMA在反复荷载作用下的超弹性性能,避免由于初始权/阈值取值不当引起的BP网络振荡而产生不收敛的问题,同时也充分考虑了加/卸载速率的动态影响,是一种良好的速率相关型动力本构模型。

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前4条
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4 崔迪;李宏男;宋钢兵;;形状记忆合金超弹性本构关系的神经网络模型[J];振动工程学报;2006年01期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【相似文献】
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