基于数据挖掘的硬质聚氨酯泡沫的本构模型

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针对硬质聚氨酯泡沫(RPUF)力学性能的复杂性,使用基于张量分解的数据挖掘方法建立硬质聚氨酯泡沫的本构模型。使用万能电子拉力实验机对不同密度的硬质聚氨酯泡沫试样选用不同的应变率进行轴向压缩实验。对实验得到的应力应变曲线进行预处理,得到数据挖掘的原始张量数据。以密度、应变率、应变等作为特征参数,使用基于张量分解的数据挖掘方法对原始张量数据进行降维处理,并对低维数据进行拟合,建立RPUF轴向压缩条件下的本构模型。该本构模型预测结果与实际实验数据的误差在5%以内。
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