【摘 要】
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根据金属板材塑性行为具有变形历史相关性的特点,采用深度学习中的序列学习方法,通过构建长短时记忆网络预测先进高强钢板的塑性本构关系,利用基于Abaqus的有限元仿真获得的不同加载条件下的变形数据对模型进行了训练与测试,研究了模型训练方法与训练特性。所构建的深度学习模型在不引入任何弹塑性物理量或本构规律的条件下准确预测了材料的屈服行为和硬化曲线。所提出的方法能准确表征大数据量条件下的板材塑性本构行为,在计算效率、模型灵活性和鲁棒性方面与传统方法相比具有较大的优势。
【机 构】
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上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室,上海交通大学上海市复杂薄板结构数字化制造重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(51975364),上海市自然科学基金面上项目(19ZR1425800),中国航空科学基金(201936057001),国家科技部重点研发计划子课题项目(2017YFB0304403)。
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根据金属板材塑性行为具有变形历史相关性的特点,采用深度学习中的序列学习方法,通过构建长短时记忆网络预测先进高强钢板的塑性本构关系,利用基于Abaqus的有限元仿真获得的不同加载条件下的变形数据对模型进行了训练与测试,研究了模型训练方法与训练特性。所构建的深度学习模型在不引入任何弹塑性物理量或本构规律的条件下准确预测了材料的屈服行为和硬化曲线。所提出的方法能准确表征大数据量条件下的板材塑性本构行为,在计算效率、模型灵活性和鲁棒性方面与传统方法相比具有较大的优势。
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