以全局优化算法为基础的复杂模型参数识别理论

摘要：

随着计算机技术和数值模拟技术发展,CAE(computer aiddedengineering)技术得到越来越广泛的应用,目前困扰数值模拟技术在相关领域内进一步应用的最主要障碍是如何获取选用模型的材料参数.给出了应用反分析方法识别材料参数的基本框架,该框架包括建立目标函数、构造优化算法及评价识别参数可靠性几部分,并以金泉林和海锦涛提出的描述金属流动和晶粒尺寸长大的超塑性本构模型在927℃下Ti-6Al-4V合金的参数识别为例,说明应用该框架识别材料参数的过程,其中目标函数为晶粒尺寸及流动应力计算值和实验值差值的加权平方和;优化算法为基于目标函数特性构造的吸收遗传算法、Levenberg-Marquardt算法和增广Gauss.Newton算法优点的混合全局优化算法;通过计算结果和实验结果的比较及参数识别值和理论值的比较评判参数识别结果的正确性.

关键词：模型、参数识别、全局优化、反分析

所属期刊栏目：38

分类号：O4(物理学)

资助基金：国家重点基础研究发展规划973计划2006CB605208-3;国家自然科学基金青年基金10602018;广东省自然学基金博士启动项目05300252

在线出版日期：2009-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1380-1389