【摘 要】
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为了能够在不停输油气工况下获得在役管道材料的弹塑性力学性能,提出了一种人工智能BP(backpropagation)神经网络、小冲杆试验与有限元模拟相结合,通过确定材料真应力-应变曲
【机 构】
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中国石油大学(华东)储运与建筑工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFC0802105,2016YFC0802306),国家自然科学基金(51805543),山东省自然科学基金(ZR2017BEE037)资助项目.
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为了能够在不停输油气工况下获得在役管道材料的弹塑性力学性能,提出了一种人工智能BP(backpropagation)神经网络、小冲杆试验与有限元模拟相结合,通过确定材料真应力-应变曲线从而获得材料弹塑性力学性能的方法.首先,通过系统改变Hollomon公式中的参数K,n值,获得457组具有不同弹塑性力学性能的假想材料本构关系,其次,将得到的本构关系代入经试验验证的含有Gurson-Tvergaard-Needleman(GTN)损伤参数的小冲杆试验二维轴对称有限元模型,通过有限元计算得到了与真应力-应变曲
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