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摘要
为促进工程结构领域对形状记忆合金(SMA)这一智能驱动材料的应用,研究了预应变大小和热循环次数对Ti-50.8(质量分数,%)Ni SMA丝的约束回复应力-温度曲线、最大约束回复应力、逆相变特征温度、相变温度区间和相变滞后温度区间等约束回复应力输出特性的影响,并在试验数据集合的基础上建立以温度和完全热循环次数为输入、约束回复应力为输出的BP神经网络(即按照误差逆向传播训练的神经网络算法)迟滞模型。结果表明:最大约束回复应力和马氏体逆向变特征温度随预应变的增加而增加;6%预应变的NiTi SMA丝在第一次热循环中约束回复应力最大,逆向变特征温度值最高。经过五次热循环后,NiTi SMA丝的约束回复应力-温度曲线逐渐稳定。该神经网络迟滞模型的数值计算结果与试验数据较为吻合,平均绝对误差不超过5%,且简单实用、精确度高,具有一定的工程指导意义。
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