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高应变率下高聚物本构模型的BP神经网络辨识 总被引：2，自引：0，他引：2
利用SHPB技术和自编的BP神经网络程序,以尼龙为代表性研究对象,对高聚物在高应变率下的本构模型进行了辨识,研究表明：在应变小于7％范围内,以应变与应变率作为输入,以应力作为输出,BP神经网络能满意地辨识高聚物的动态本构模型;而当应变大于7％时,除应变和应变率外可取时间作为表征损伤演化的反函数共同作为输入,以应力作为输出,能获得满意的结果。 相似文献
2.
通过对基于经典弹塑性力学本构理论的岩土材料本构关系的分析，讨论了经典弹塑性力学本构理论存在的问题及局限性．根据现代连续介质力学热力力学原理和内变量理论，给出岩土材料本构关系中屈服函数的物理意义、屈服函数和耗散函数之间的关系；给出一种新的确定岩土材料弹塑性本构关系的方法．根据这一新方法推导了增量型本构关系的弹塑性矩阵，给出了塑性应变增量的表达式，证明了弹塑性耦合下的广义正交法则．说明了基于内变量理论的岩土材料弹塑性本构关系需要进一步探讨的问题． 相似文献