【摘 要】
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基于有限元方法对结构耐撞性开展研究是有效的途径之一。其中,深刻影响计算结果的精确性和可靠性的因素是材料本构模型。韧性金属在强动载条件下的本构模型通常需要考虑应变硬化效应、应变率强化效应以及温度软化效应对材料力学性能的影响,基于实际的试验数据对本构模型中相应参数进行确定的过程即为本构模型参数的标定。本文根据JC模型及标定策略的要求,通过优化方法与修正本构模型本身从而提高有限元模拟计算结果的精度与可靠
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基于有限元方法对结构耐撞性开展研究是有效的途径之一。其中,深刻影响计算结果的精确性和可靠性的因素是材料本构模型。韧性金属在强动载条件下的本构模型通常需要考虑应变硬化效应、应变率强化效应以及温度软化效应对材料力学性能的影响,基于实际的试验数据对本构模型中相应参数进行确定的过程即为本构模型参数的标定。本文根据JC模型及标定策略的要求,通过优化方法与修正本构模型本身从而提高有限元模拟计算结果的精度与可靠性。完成的研究内容如下:（1）通过调整缺口处横截面法线方向与拉伸载荷方向之间的夹角?,设计了用于表征不同应力状态的6005A-T6铝合金拉伸试件,并对其进行了准静态的拉伸试验,得到了该铝合金不同应力状态下的载荷位移曲线数据。（2）在弹塑性阶段本构模型的参数标定中,为了改善传统标定方法难以获得不同应力状态下材料的真实应力应变数据而使本构模型适用性受限的问题,通过在MATLAB中编写程序建立了MATLAB与有限元计算软件LS＿DYNA的数据交互与集成平台。基于数值优化与有限元计算的数据交互迭代,实现了一种将不同应力状态的数据纳入训练集的基于优化算法的反演标定方法,得到了基于新方法的标定参数。（3）在失效模型的参数标定中,为了提高失效模型对材料实际失效性能的表现力,基于Johnson-Cook经典本构模型的基本假设,提出了一种解放模型表达式的拥有更高自由度的数据驱动失效模型。基于反演标定理论与上述建立的数据交互集成平台,实现了Johnson-Cook失效模型以及新的数据驱动模型的参数标定。（4）试件级与部件级的有限元仿真计算与数据验证的结果表明:这种将材料在不同应力状态下的力学性能数据都纳入参数标定训练集的反演标定方法,弥补了传统标定方法训练集数据单一的缺陷,标定出的模型在复杂应力状态下有着更好的适用性。而本文提出的数据驱动失效模型在试件级的数据验证上也显示出了比传统Johnson-Cook失效模型更好的表现力;在部件级的碰撞计算中,由于失效单元数量占比较小,失效模型的作用发挥不完全,对计算结果的改善略显微弱但在大变形以及易损伤单元附近,这种对计算结果的改善依旧显著。本文共计有有图26幅,表27个,参考文献56篇。
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