典型文献
基于机器学习的绝热层材料粘-超弹性本构模型参数确定方法
文献摘要：
为了更准确地描述固体发动机绝热层大变形特点以及力学响应与速率相关的力学性能,建立了一种粘-超弹性本构模型.模型由超弹性与粘弹性两部分组成,超弹部分的应力响应基于指数?对数形式的应变能密度函数推导获得,粘弹部分的应力响应为卷积积分形式.引入机器学习方法用于本构模型参数的厘定过程,该方法可以实现复杂模型的参数确定.将绝热层材料的试验数据与模型预测结果进行对比分析.结果表明,模型能够准确描述绝热层材料的力学响应,在不同拉速下(1.98、99、1980 mm/min)模型预测结果与试验结果的平均偏差分别为1.74％,8.1％,3.5％,从而说明基于机器学习的模型参数确定方法具有较高的可靠性与便捷性.
文献关键词：
绝热层;粘-超弹性;本构方程;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
陈胜豪;王春光;陆璇;黄伟强;李群
作者机构：
西安交通大学 航天航空学院,机械结构强度与振动国家重点实验室,西安 710049
文献出处：
引用格式：
[1]陈胜豪;王春光;陆璇;黄伟强;李群-.基于机器学习的绝热层材料粘-超弹性本构模型参数确定方法)[J].固体火箭技术,2022(06):885-890
A类：
B类：
基于机器学习,绝热层,超弹性本构模型,参数确定,确定方法,固体发动机,大变形,变形特点,力学响应,率相关,粘弹性,应力响应,应变能密度,密度函数,卷积积分,分形,机器学习方法,厘定,复杂模型,拉速,平均偏差,便捷性,本构方程
AB值：
0.290418
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