【摘 要】
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对超弹性形状记忆合金（SMA）丝在不同应变幅值和荷载速率下进行加卸载单轴拉伸试验,分析其滞回特性随环境因素的变化规律。将径向基函数神经网络（RBFNN）和Graesser模型结合起来,Gr
【机 构】
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河北工业大学土木工程学院,河北省土木工程技术研究中心
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对超弹性形状记忆合金（SMA）丝在不同应变幅值和荷载速率下进行加卸载单轴拉伸试验,分析其滞回特性随环境因素的变化规律。将径向基函数神经网络（RBFNN）和Graesser模型结合起来,Graesser模型参数取自试验曲线,能由数学式确定的模型参数和应变幅值、荷载速率一起作为网络的输入信息,不能由数学式确定的模型参数作为输出神经元。数值计算表明,RBFNN可以精确地预测Graesser模型参数,且计算的SMA应力-应变曲线与Graesser模型结果吻合很好。
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