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基于广义塑性的神经网络本构建模框架
ID：147
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Updated Time：2024-04-10 17:19:45 Hits：610
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Abstract
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。
Keywords
颗粒材料，数据驱动，神经网络，本构建模，广义塑性，边值问题
Speaker
汪泾周
武汉大学Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
May 31
2024
toJun 03
2024
-
Jun 03 2024
Abstract Submission Deadline
-
Jun 03 2024
Draft paper submission deadline
-
Jun 03 2024
Registration deadline
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Chinese Society of Theoretical and Applied Mechanics
Working Party of Computational Mechanics
Chinese Society of Theoretical and Applied Mechanics
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