【摘 要】
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形状记忆合金(Shape Memory Alloy,简称SMA)是一种新型智能合金材料,具有广泛的工程实用价值。基于不同的理论,许多学者提出一系列SMA本构模型。本文利用BP(Back Propagation
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形状记忆合金(Shape Memory Alloy,简称SMA)是一种新型智能合金材料,具有广泛的工程实用价值。基于不同的理论,许多学者提出一系列SMA本构模型。本文利用BP(Back Propagation)神经网络拟合拉伸试验所得数据,得到基于BP网络的SMA本构模型。通过选择试验可测得数据作为输入数据,简化了数据输入及计算复杂度,提高了本构模型的准确性及适用性。结果表明,训练成型的神经网络本构模型,能够以较小的误差(<1%)对试验结果进行拟合,并继续在此误差范围内预测有一定数据波动的SMA材料
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