【摘 要】
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为了实现汽车车身轻量化,先进高强钢在车身制造中得到了广泛的应用。第三代先进高强钢淬火-配分（QP）钢因在变形过程中发生相变诱发塑性效应而能同时获得良好的强度和塑性。QP钢的微观相变行为和宏观力学行为相互耦合,材料本构关系受多种因素影响,使得传统塑性理论难以准确高效地预测其复杂力学行为。机器学习凭借其强大的数据处理能力成为了更有潜力的材料力学行为计算范式。但机器学习模型需要大量的数据进行训练,基于机
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（NO.51975364）“超高强钢板断裂行为的各向异性和断裂极限预测”； 国家重点研发计划子课题（2017YFB0304403）“高性能超高强汽车用钢关键使用技术基础研究”；
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为了实现汽车车身轻量化,先进高强钢在车身制造中得到了广泛的应用。第三代先进高强钢淬火-配分（QP）钢因在变形过程中发生相变诱发塑性效应而能同时获得良好的强度和塑性。QP钢的微观相变行为和宏观力学行为相互耦合,材料本构关系受多种因素影响,使得传统塑性理论难以准确高效地预测其复杂力学行为。机器学习凭借其强大的数据处理能力成为了更有潜力的材料力学行为计算范式。但机器学习模型需要大量的数据进行训练,基于机器学习建立先进高强钢本构模型存在的难点是:如何获取足够丰富的表征先进高强钢力学性能的数据,开发机器学习塑性理论框架,寻找模型优化训练方法,实现对先进高强钢复杂力学行为精确预测。本文基于对先进高强钢的力学行为实验研究,提出QP钢复杂力学行为表征方法,开发用于金属板材变形预测的机器学习模型框架,建立了适用于QP钢的机器学习本构模型并设计实验进行验证。主要研究内容包含以下三个部分:（1）先进高强钢力学行为实验研究通过力学性能实验研究了镀锌QP980的屈服和硬化行为,应力状态相关的相变是导致材料在不同变形模式下力学行为差异的主要原因。借助先进材料模型与有限元方法获取大量表征其力学行为的数据,为数据驱动的本构模型提供训练依据。（2）机器学习塑性理论框架研究和模型构建遵循传统本构模型的计算逻辑构建数据驱动的材料模型框架,分别搭建基于全连接神经网络与长短时记忆网络的本构关系模型,研究模型训练特性和训练方法,通过对由经典塑性理论描述的力学行为的准确预测验证了模型的精确性。（3）先进高强钢机器学习本构建模和实验验证建立QP980的机器学习本构模型,准确预测材料在不同加载方式下的力学行为,设计复杂应变路径实验验证模型性能。将所构建的机器学习本构模型嵌入有限元软件中进行单元变形仿真预测。新方法在计算效率、模型灵活性和鲁棒性方面与传统方法相比具有较大的优势。
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