文献类型：期刊文章

作　　者：孙明成[1,2] 李英治[3]

SUN Mingcheng;LI Yingzhi(State Grid Liaoning Electric Power Research Institute,Shenyang 110006,China;Liaoning Dongke Electric Power Co.,Ltd.,Shenyang 110179,China;DNV-GL,Arnhem 6812,The Netherlands)

机构地区：[1]辽宁省电力有限公司电力科学研究院,沈阳110006 [2]辽宁东科电力有限公司,沈阳110179 [3]挪威船级社,荷兰阿纳姆6812

出　　处：《压力容器》

年　　份：2021

卷　　号：38

期　　号：8

起止页码：14-20

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、EAPJ、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：基于Ludwik模型,采用有限元软件进行仿真,建立压痕曲线神经网络数据库,利用Matlab提供的函数来创建反向传播神经网络,利用材料参数输入和压痕曲线输出向量对神经网络进行训练,学习输入和输出数据之间的关系。利用训练好的神经网络模拟压痕曲线,通过Matlab优化函数使试验观测值与神经网络模拟预测值之间的误差最小。由于神经网络数据库已包含所有的数据信息,计算时不需要再进行有限元模拟,神经网络法能够节省大量计算时间。神经网络法计算得到奥氏体不锈钢的屈服强度、抗拉强度、应变硬化指数和弹性模量等力学性能与单轴标准试验结果吻合良好,能够用于预测奥氏体不锈钢的力学性能。

关 键 词：奥氏体不锈钢 球形压痕  神经网络法 力学性能

分 类 号：TH140.7[材料类] TG142.25]