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基于广义塑性的神经网络本构建模框架
编号：147 访问权限：仅限参会人 更新：2024-04-10 17:19:45 浏览：166次 张贴报告

报告开始：暂无开始时间（Asia/Shanghai）

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摘要
采用数据驱动的方法建立材料本构模型是一种新兴的本构建模范式，能够为颗粒材料力学性质的研究和数值计算提供新的途径，然而，纯粹的数据驱动建模方法缺少物理理论的支撑，得到的结果可能会违背物理法则。本研究结合了传统的广义塑性模型建模理论和神经网络建模方法，提出了一种基于广义塑性的神经网络本构建模框架。这一框架引入了一定的唯象假设，将材料的应力状态、一些包含历史信息的状态量、应变增量作为网络输入，将弹性参数、塑性流动方向、塑性模量作为网络的中间量，基于广义塑性理论得到应力增量作为网络的输出。训练完成后，该框架能够较容易地在通用有限元软件中实现，应用于边值问题求解。数值算例计算结果表明，该框架建立的模型能够再现原材料数据的力学响应特点。
关键词
颗粒材料，数据驱动，神经网络，本构建模，广义塑性，边值问题
报告人
汪泾周
武汉大学

稿件作者
汪泾周 武汉大学
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重要日期

  • 会议日期

    05月31日

    2024

    至

    06月03日

    2024

  • 06月03日 2024

    摘要截稿日期

  • 06月03日 2024

    初稿截稿日期

  • 06月03日 2024

    注册截止日期

主办单位
中国力学学会
计算力学专业委员会
颗粒材料计算力学专业组
承办单位
河海大学
大连理工大学
中国颗粒学会
江苏省力学学会
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