基于MSARS算法的螺紋材料動態(tài)本構(gòu)參數(shù)反求研究的中期報告_第1頁
基于MSARS算法的螺紋材料動態(tài)本構(gòu)參數(shù)反求研究的中期報告_第2頁
基于MSARS算法的螺紋材料動態(tài)本構(gòu)參數(shù)反求研究的中期報告_第3頁
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基于MSARS算法的螺紋材料動態(tài)本構(gòu)參數(shù)反求研究的中期報告摘要:螺紋材料作為一種典型的帶鎖緊裝置的材料,在工程應(yīng)用中具有廣泛的應(yīng)用。對其動態(tài)本構(gòu)參數(shù)的研究有助于更好地預(yù)測其宏觀力學(xué)性能。本文基于MSARS算法,對螺紋材料的動態(tài)本構(gòu)參數(shù)進行了反求研究。通過對多組試驗數(shù)據(jù)的擬合,得到了該材料的動態(tài)本構(gòu)模型,并通過對比實驗結(jié)果和模型預(yù)測結(jié)果,驗證了本構(gòu)模型的可靠性和適用性。關(guān)鍵詞:螺紋材料;動態(tài)本構(gòu)參數(shù);反求研究;MSARS算法Abstract:Asatypicalmaterialwithlockingdevices,threadedmaterialshavebeenwidelyusedinengineeringapplications.Thestudyoftheirdynamicconstitutiveparametersishelpfultobetterpredicttheirmacroscopicmechanicalproperties.Inthispaper,basedontheMSARSalgorithm,thedynamicconstitutiveparametersofthreadedmaterialswerestudiedbyinverseanalysis.Byfittingmultiplesetsofexperimentaldata,thedynamicconstitutivemodelofthematerialwasobtained.Bycomparingtheexperimentalresultswiththemodelpredictionresults,thereliabilityandapplicabilityoftheconstitutivemodelwereverified.KeyWords:threadedmaterials;dynamicconstitutiveparameters;inverseanalysis;MSARSalgorithm1.介紹螺紋材料通常由一系列螺紋和鎖緊裝置組成,在工程應(yīng)用中具有廣泛的應(yīng)用。其動態(tài)本構(gòu)參數(shù)的研究對于預(yù)測和優(yōu)化其力學(xué)性能具有重要意義。由于該材料的非線性和復(fù)雜性質(zhì),傳統(tǒng)的試驗方法很難獲取其準(zhǔn)確的本構(gòu)參數(shù)。因此,采用反求研究的方法來獲得該材料的動態(tài)本構(gòu)參數(shù)具有必要性和重要性。反求研究是通過擬合試驗數(shù)據(jù)來確定材料的本構(gòu)模型,并推算其未知參數(shù)值的一種方法。常見的反求研究方法包括遺傳算法、粒子群算法、模擬退火算法等。本文采用MSARS(Multi-StageAdaptiveRegressionSplines)算法來反求研究螺紋材料的動態(tài)本構(gòu)參數(shù)。2.MSARS算法MSARS算法是一種基于自適應(yīng)回歸樣條的數(shù)據(jù)擬合方法,其核心思想是將輸入空間劃分為多個局部區(qū)域,并分別在每個局部區(qū)域內(nèi)采用多項式回歸擬合。通過對每個局部區(qū)域的多項式系數(shù)進行逐步回歸,最終得到整個輸入空間的可靠擬合模型。該算法適用于各種函數(shù)形式的擬合,并具有可解釋性強、可擴展性好等優(yōu)點。3.反求研究3.1數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理本研究采用了國內(nèi)某螺紋材料的動態(tài)拉伸試驗數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)點數(shù)為20000個。首先對數(shù)據(jù)進行離散化處理,將其劃分為10個相等的時間間隔。然后將每個時間間隔內(nèi)的數(shù)據(jù)樣本作為輸入,該時刻的應(yīng)力值作為輸出,并進行數(shù)據(jù)歸一化處理。3.2多項式選擇在每個局部區(qū)域內(nèi),采用多項式回歸擬合原始數(shù)據(jù),具體的多項式階數(shù)和基函數(shù)類型通過逐步回歸選擇得到。通過對局部區(qū)域的逐步回歸得到多項式擬合模型。3.3局部區(qū)域的確定采用K-means聚類方法將輸入空間劃分為若干個局部區(qū)域。初始聚類中心點通過隨機生成得到,不斷迭代直至各個局部區(qū)域內(nèi)的樣本值相似。3.4模型驗證將擬合所得的本構(gòu)模型應(yīng)用于新的試驗數(shù)據(jù)中,分別計算其預(yù)測誤差和平均誤差,并繪制實驗數(shù)據(jù)和模型預(yù)測數(shù)據(jù)的對比曲線。通過對比結(jié)果可以驗證本構(gòu)模型的可靠性和適用性。4.結(jié)論采用MSARS算法反求研究了螺紋材料的動態(tài)

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