公开(公告)号：CN115588470A

公开(公告)日：2023-01-10

申请号：CN202211332683.1

申请日：2022-10-28

Applicant: 吉林大学

Inventor： 管志平 ,  王帅帅 ,  郁咏森 ,  李金钊 ,  宋家旺 ,  贾红杰 ,  管晓芳 ,  任明文 ,  赵泼 ,  王桂英 ,  高丹 ,  马品奎

IPC: G16C20/70 ,  G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明提供了一种基于双通道卷积神经网络的晶体塑性本构参数标定方法，包括：首先用Neper软件建立镁合金模型，再利用MTEX建立添加织构的镁合金模型，然后使用Python建立晶体塑性模拟文件；将晶体塑性模拟文件输入到DAMASK模拟软件中模拟，获得IPF图和真应力‑真应变坐标数据；之后对IPF图裁剪获得IPFS图，使用真应力‑真应变坐标数据绘制真应力‑真应变曲线图；再经过对本构参数进行归一化处理；将IPFS图和真应力‑真应变曲线图作为输入，归一化本构参数作为输出，通过训练，建立晶体塑性本构参数标定的普适性双通道卷积神经网络模型，模型标定的参数与实验测得的参数拟合度在99％以上；本发明提供的方法效率高、准确性好，优于传统算法。