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基于机器学习的钛合金本构关系预测方法

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本发明涉及一种基于机器学习的钛合金本构关系预测方法，属于金属材料的本构行为预测技术领域。所述预测方法包括：获取多种钛合金分别在不同温度和应变率条件下的应力应变曲线并进行预处理；制作单独用于VAE‑GAN模型训练的曲线数据集；基于VAE‑GAN模型搭建预测模型部分一,并进行训练；基于多项式回归模型搭建预测模型部分二，实现由实验条件预测应力应变曲线的编码；将预测编码输入VAE‑GAN译码器，输出最终预测应力应变曲线。本发明所述预测方法实现了同时预测钛合金材料应力随应变的变化过程和失效应变，克服了传统本构模型不能预测合金材料失效应变的缺点，为合金材料本构关系预测提供了新方法。

著录项

公开/公告号CN112133373A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-12-25

原文格式PDF
申请/专利权人北京理工大学;中国人民解放军63963部队;
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申请/专利号CN202010963824.4
发明设计人王扬卫;赵平洛;姜炳岳;程兴旺;牛海燕;史辉;
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申请日2020-09-14
分类号G16C10/00(20190101);G16C60/00(20190101);G16C20/70(20190101);G06N3/04(20060101);
代理机构11120 北京理工大学专利中心;
代理人周蜜;仇蕾安
地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5号
入库时间 2023-06-19 09:18:22

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-11-25

授权

发明专利权授予

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