基于人工神经网络及压入测试的材料力学参数识别方法

作者：王明智; 张桂涛; 黄想; 刘延光; 王卫东; 黄哲; 胡景崎; 时叶彤

来源：2022-05-25, 中国, CN202210572726.7.

本发明公开了一种基于人工神经网络及压入测试的材料力学参数识别方法。该方法对待测金属材料开展球形压痕实验,获取球形压痕实验压痕快照；依据Ludwigson硬化法则,开展球形压痕有限元仿真,建立仿真压痕轮廓快照；基于人工神经网络建立球形压痕中压痕轮廓快照与材料本构参数之间的关系,基于模拟退火算法获取人工神经网络超参数,利用单目标规划,获得被测试金属材料的塑性拉伸性能参数。本发明对所建立的人工神经网络进行超参数的优化,对压痕轮廓仿真预测更加准确,使得参数识别结果更加准确。通过该方法测试所得金属材料拉伸性能参数的可信度高。

• 单位
  西安电子科技大学