形状记忆合金(ShapeMemoryAlloy，SMA)是一种多功能智能材料，目前广泛应用于电子、机械、航天、化学、医疗、能源以及日常用品等领域。由于形状记忆合金同时具有感知、驱动、超弹性和高阻尼等特性，近年来在土木工程结构振动控制和结构损伤应急修复系统中受到重视。形状记忆合金本构关系是应用和发展这类材料的关键性基础问题，本文采用人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork，ANN)的方法对形状记忆合金的本构关系进行研究。 主要研究内容包括： (1)研究基于人工神经网络的NiTi形状记忆合金超弹性回复力模型，分析应变幅值、加载频率和工作温度的影响，为形状记忆合金的应用奠定基础。 (2)建立基于人工神经网络的NiTi形状记忆合金的受限回复力模型，分析温度、升温速率和预变形等因素对其受限回复力特性的影响。 (3)利用基于人工神经网络的SMA超弹性回复力模型，对安装SMA阻尼器的五层钢框架结构的地震反应进行仿真分析。 本文中由实验和仿真得到的结论反映了超级电容的实际电参数模型和应用特性，为超级电容在复杂系统中的进一步应用提供了理论基础；超级电容与蓄电池并联组合的计算方法对降低电源成本、延长蓄电池的寿命、优化系统设计具有一定的参考价值。