基于遗传算法优化的SMABP神经网络本构模型
系统研究了形状记忆合金丝(SMA)应力-应变曲线、特征点应力、耗能能力及等效阻尼比随材料直径、应变幅值、加载速率、加载循环次数的变化规律;由于SMA唯象Brinson等常见本构模型无法以数学模型方式精确描述SMA各影响因素对其力学性能的影响程度,基于SMA实验结果,本工作采用BP神经网络智能算法(一种利用误差反向传播训练的神经网络算法)对其进行非线性建模,同时利用遗传算法对神经元的初始权值和阈值进行优化,进而获得了一种基于遗传算法优化的SMA BP神经网络本构模型.利用该模型对SMA实验结果进行模拟,所得结果平均误差仅为1.13％,优于未优化的SMA BP神经网络模型.结果表明,基于遗传算法优化的SMA BP神经网络本构模型,能够精确地预测SMA在反复荷载作用下的超弹性性能,避免由于初始权/阈值取值不当引起的BP网络振荡而产生不收敛的问题,同时也充分考虑了加/卸载速率的动态影响,是一种良好的速率相关型动力本构模型.
形状记忆合金(SMA)、遗传算法、BP神经网络、动力本构模型
53
TU502(建筑材料)
国家自然科学基金项目No.51678480,陕西省科技统筹创新计划项目No.2013SZS01-S02及陕西省工业攻关项目No.2014K06-34;Supported by Nation Natural Science Foundation of China No.51678480,Co-ordinator Innovation Projects Foundation of Shaanxi Province No.2013SZS01-S02,and Industry-Foundation Research Project of Shaanxi Province No.2014K06-34
2017-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
248-256
