【摘 要】
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本文采用ANN方法对微孔泡沫塑料拉伸本构关系进行了模拟和预测。首先,选取应变和应力值作为输入和输出量,并利用反向传播BP算法建立了全量型和增量型神经网络本构模型;然后,
【机 构】
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北京航空航天大学航空科学与工程学院;
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本文采用ANN方法对微孔泡沫塑料拉伸本构关系进行了模拟和预测。首先,选取应变和应力值作为输入和输出量,并利用反向传播BP算法建立了全量型和增量型神经网络本构模型;然后,对微孔聚碳酸酯(PC)泡沫塑料的拉伸应力-应变曲线进行了模拟和预测。数值结果表明,BP神经网络方法可以较好地拟合聚碳酸酯微孔泡沫塑料的拉伸应力-应变曲线,并具有很强的泛化能力,可用于对微孔泡沫塑料拉伸本构关系的模拟和预测。
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