[發明專利]一種基于多目標優化的材料參數逆向識別方法在審
| 申請號: | 202211344518.8 | 申請日: | 2022-10-31 |
| 公開(公告)號: | CN115597967A | 公開(公告)日: | 2023-01-13 |
| 發明(設計)人: | 李宇罡;吳杰;張小濤;殷成棟;張凱翔;馮奕鳴;耿繼偉;陳東;王浩偉 | 申請(專利權)人: | 上海交通大學 |
| 主分類號: | G01N3/08 | 分類號: | G01N3/08 |
| 代理公司: | 上海伯瑞杰知識產權代理有限公司 31227 | 代理人: | 孟旭彤 |
| 地址: | 200240 *** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 多目標 優化 材料 參數 逆向 識別 方法 | ||
1.一種基于多目標優化的材料參數逆向識別方法,其特征在于,所述方法包括以下步驟:
對金屬材料開展室溫下的一系列不同應變水平的拉-壓對稱循環塑性變形試驗,獲取金屬材料在室溫下的循環塑性變形數據;
提取最大應變水平的拉-壓對稱循環塑性變形數據中的工程循環應力-應變曲線,并將工程循環應力-應變曲線轉化為真實循環應力-應變曲線;
提取所有拉伸半循環的真實應力-應變曲線,確定每個拉伸半循環的楊氏模量和初始屈服強度,計算所有循環平均的楊氏模量和初始屈服強度;
從第一個拉伸半循環的真實應力-應變曲線中確定非線性隨動硬化參數;
從所有循環的真實應力-應變曲線中計算各向同性應力-累積塑性應變曲線,并擬合確定各向同性硬化參數;
建立有限元模型,采用多目標優化算法,逆向識別得到非線性混合硬化本構模型材料參數。
2.根據權利要求1所述的基于多目標優化的材料參數逆向識別方法,其特征在于,所述提取最大應變水平的拉-壓對稱循環塑性變形數據中的工程循環應力-應變曲線,并轉化為真實循環應力-應變曲線的公式為:
σT=σE(1+εE)
εT=Ln(1+εE)
式中,P為載荷,A0為金屬試件的原始橫截面積,L0為金屬試件標距段的原長,ΔL為金屬試件標距段的長度變化量,σT和εT分別為真實應力和真實應變,σE和εE分別為工程應力和工程應變。
3.根據權利要求1所述的基于多目標優化的材料參數逆向識別方法,其特征在于,所述提取所有拉伸半循環的真實應力-應變曲線,確定每個拉伸半循環的楊氏模量和初始屈服強度,計算所有循環平均的楊氏模量和初始屈服強度的步驟具體包括:提取所有拉伸半循環的真實應力-應變曲線,分別對每個拉伸半循環的彈性段進行線性擬合,從而確定每個拉伸半循環的楊氏模量Ei,并對每個拉伸半循環的真實應力-應變曲線求二階導數,將二階導數的極小值點的真實應變所對應的真實應力值確定為每個拉伸半循環的初始屈服強度σ0i,計算所有循環平均的楊氏模量E和初始屈服強度σ0。
4.根據權利要求3所述的基于多目標優化的材料參數逆向識別方法,其特征在于,所述計算所有循環平均的楊氏模量E和初始屈服強度σ0的公式為:
其中,i∈[1,n],n為總的循環數。
5.根據權利要求4所述的基于多目標優化的材料參數逆向識別方法,其特征在于,所述從第一個拉伸半循環的真實應力-應變曲線中確定非線性隨動硬化參數的步驟具體包括:根據公式:將第一個拉伸半循環的真實應力-應變曲線轉化為真實應力-塑性應變曲線,其中,ε、εe和εp分別為總應變,彈性應變和塑性應變,取N個背應力分量,將第一個拉伸半循環的真實應力-塑性應變曲線分割為M段,M=N+1,計算每一段曲線上的非線性隨動硬化參數Ck和γk。
6.根據權利要求5所述的基于多目標優化的材料參數逆向識別方法,其特征在于,所述計算每一段曲線上的非線性隨動硬化參數Ck和γk的公式為:
其中,k∈[1,N]。
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