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【24h】

RHEOLOGICAL PARAMETER ESTIMATION FOR A FERROUS NANOPARTICLE-BASED MAGNETORHEOLOGICAL FLUID USING GENETIC ALGORITHMS

机译：基于遗传算法的基于纳米粒子的磁流变流体的流变参数估计

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The primary objective of this study is to estimate the parameters of a constitutive model characterizing the rheological properties of a ferrous nanoparticle-based magnetorheological fluid. Constant shear rate rheometer measurements were carried out using suspensions of nanometer sized iron particles in hydraulic oil. These measurements provided shear stress vs. shear rate as a function of applied magnetic field. The MR fluid was characterized using both a Bingham-Plastic constitutive model and a Herschel-Bulkley constitutive model. Both these models have two regimes: a rigid pre-yield behavior for shear stress less than a field-dependant yield stress, and viscous behavior for higher shear rates. While the Bingham-Plastic model assumes linear post-yield behavior, the Herschel-Bulkley model uses a power law dependent on the dynamic yield shear stress, a consistency parameter and a flow behavior index. Determination of the model parameters is a complex problem due to the non-linearity of the model and the large amount of scatter in the experimentally observed data. Usual gradient based numerical methods are not sufficient to determine the characteristic values. In order to estimate the rheological parameters, we have used a genetic algorithm and carried out global optimization. The obtained results provide a good fit to the data and support the choice of the Herschel-Bulkley fluid model.
机译：这项研究的主要目的是估计一个表征本征模型的参数，该模型表征铁纳米颗粒基磁流变液的流变特性。恒定剪切速率流变仪的测量是使用纳米尺寸的铁颗粒在液压油中的悬浮液进行的。这些测量提供了作为施加磁场的函数的剪切应力与剪切速率的关系。 MR流体使用Bingham-Plastic本构模型和Herschel-Bulkley本构模型进行表征。这两种模型都有两种状态：对于剪切应力小于与场有关的屈服应力的刚性预屈服行为，以及对于较高剪切速率的粘性行为。 Bingham-Plastic模型采用屈服后的线性行为，而Herschel-Bulkley模型使用的幂定律取决于动态屈服剪应力，一致性参数和流动行为指数。由于模型的非线性和实验观察到的数据中的大量散布，确定模型参数是一个复杂的问题。通常基于梯度的数值方法不足以确定特征值。为了估计流变参数，我们使用了遗传算法并进行了全局优化。所得结果与数据非常吻合，并支持选择Herschel-Bulkley流体模型。

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