【摘 要】
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超弹性形状记忆合金(SMA)的力学性能在循环加卸载过程中逐渐变化并终趋于稳定。在超弹性SMA丝循环加卸载力学试验基础上,提出了径向基函数神经网络本构模型。该模型的输入为
【机 构】
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河北工业大学,大连理工大学海岸和近海工程国家重点实验室,天津职业技术师范大学,
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超弹性形状记忆合金(SMA)的力学性能在循环加卸载过程中逐渐变化并终趋于稳定。在超弹性SMA丝循环加卸载力学试验基础上,提出了径向基函数神经网络本构模型。该模型的输入为循环次数、加卸载信息和应变值,输出为应力值。计算表明,该模型可以准确模拟SMA的循环滞回特性,具有很好的预测精度。
The mechanical properties of superelastic SMAs gradually change and eventually become stable during cyclic loading and unloading. Based on the cyclic loading and unloading mechanical test of superelastic SMA wire, a constitutive model of radial basis function neural network is proposed. The model inputs are the number of cycles, loading and unloading information and strain values, and the output is the stress value. The calculation shows that the model can accurately simulate the cyclic behavior of SMA and has good prediction accuracy.
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