【摘 要】
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针对材料拉伸试验获得应力?应变曲线随机性及不确定性问题,开展了人工智能结合大数据技术确定材料弹性模量、屈服强度和极限强度的教学方法.通过读取拉伸数据并构建数据库,运用概率统计理论建立合理的应力?应变曲线,并结合人工智能评估现有试验结果准确性及失效原因.人工智能与大数据技术辅助的创新教学方法,将成为材料力学教学重要的发展方向,并培养学生通过大数据视角理解材料变形不确定性的能力和科研兴趣.
【机 构】
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湖南大学机械与运载工程学院,长沙 410082
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针对材料拉伸试验获得应力?应变曲线随机性及不确定性问题,开展了人工智能结合大数据技术确定材料弹性模量、屈服强度和极限强度的教学方法.通过读取拉伸数据并构建数据库,运用概率统计理论建立合理的应力?应变曲线,并结合人工智能评估现有试验结果准确性及失效原因.人工智能与大数据技术辅助的创新教学方法,将成为材料力学教学重要的发展方向,并培养学生通过大数据视角理解材料变形不确定性的能力和科研兴趣.
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在材料力学教材中,常采用能量法进行冲击应力分析.在教学过程中发现,学生对该理论的适用范围不够清晰,忽略或不能够准确理解基本假设在该问题中的重要性.本文以杆件承受轴向撞击为例,利用弹性动力学理论和有限元方法,给出了杆件受到冲击载荷时的实际动力学响应过程,对比了不同质量比撞击情况下材料力学能量法与弹性动力学理论和有限元方法预测结果的差别,并阐明了导致该差别的主要原因,帮助学生了解利用能量法分析冲击应力问题时基本假设的重要性,对学生建立合理简化的力学模型解决工程问题有一定教学意义.
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