基于BP神经网络的DP980钢板本构关系
Journal of Plasticity Engineering（2022）
Abstract
为了准确描述双相钢温热条件下的本构关系,以DP980钢板为研究对象,采用单向拉伸实验获得了不同温度(300～500℃)、 材料方向(与轧制方向呈0°、45°和90°)下钢板的流动应力.以实验温度、 材料方向和真实应变作为输入参数,真实应力作为输出参数,建立了DP980钢板流动应力的BP神经网络预测模型,同时通过最小二乘拟合法获得了不同温度下DP980钢板的Voce本构模型,并与BP神经网络模型的预测精度进行对比.结果表明,DP980钢板不仅具有负温度敏感性,还随温度升高呈现出明显的各向异性;BP神经网络预测模型相比于Voce模型可以更精确地预测出DP980钢板在不同温度和材料方向下的流动应力.
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