典型文献
基于BP神经网络的DP980钢板本构关系
文献摘要：
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.
文献关键词：
DP980钢板;BP神经网络;流动应力;Voce本构模型;温热条件
中图分类号：
作者姓名：
林启权;卜根;王镇柱;董文正;王凯
作者机构：
湘潭大学机械工程学院,湖南湘潭 411105
文献出处：
引用格式：
[1]林启权;卜根;王镇柱;董文正;王凯-.基于BP神经网络的DP980钢板本构关系)[J].塑性工程学报,2022(08):139-144
A类：
温热条件
B类：
DP980,板本,本构关系,双相钢,单向拉伸实验,轧制方向,流动应力,变作,输入参数,真实应力,输出参数,神经网络预测模型,最小二乘拟合法,Voce,本构模型,负温度,温度敏感性,各向异性,预测出
AB值：
0.250255
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