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基于深度符号优化模型的材料弹塑性力学响应的压痕反演方法
1
作者
李雅茜
丁笑越
+1 位作者
谷瑭
龙旭
《力学学报》
北大核心
2025年第9期2161-2180,共20页
压痕测试因其小尺度、高分辨率和非破坏性等优势,已广泛应用于材料力学性能的快速表征与评估,特别是在微小尺度与复杂结构材料中展现出重要应用前景.然而,由于弹塑性材料本构行为高度非线性,传统反演方法通常依赖有限元模拟与试错型优...
压痕测试因其小尺度、高分辨率和非破坏性等优势,已广泛应用于材料力学性能的快速表征与评估,特别是在微小尺度与复杂结构材料中展现出重要应用前景.然而,由于弹塑性材料本构行为高度非线性,传统反演方法通常依赖有限元模拟与试错型优化算法,不仅计算成本高,而且难以兼顾预测精度与结果可解释性.为此,提出一种基于深度符号优化(deep symbolic optimization,DSO)算法的压痕反演方法,通过学习压痕载荷-位移曲线特征与材料弹塑性参数之间的非线性映射关系,自动生成弹塑性参数之间的符号表达式.研究针对不同硬化指数与两类典型压头(锥形与球形)分别建立DSO反演模型,并将其与多层感知机、高斯过程回归和随机森林等3种主流机器学习方法进行系统对比,评估指标涵盖决定系数、均方根误差和平均绝对误差等.结果表明,DSO模型在大多数任务中均表现出更高的预测精度与更强的稳定性,尤其在屈服强度等强非线性参数拟合方面优势更为显著.此外,该方法生成的数学表达式具备良好的物理解释性,且在不同加载条件与材料类型下均展现出稳定的泛化能力,其预测值与真实材料参数之间的决定系数在0.8~0.96,为构建高效及可解释的材料性能反演模型提供了一种新路径.
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关键词
压痕理论
深度符号优化算法
弹塑性材料
弹塑性物理参数
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职称材料
题名
基于深度符号优化模型的材料弹塑性力学响应的压痕反演方法
1
作者
李雅茜
丁笑越
谷瑭
龙旭
机构
西北工业大学力学与交通运载工程
学院
前沿科学理工学院
出处
《力学学报》
北大核心
2025年第9期2161-2180,共20页
基金
国家自然科学基金资助项目(52475166和52175148).
文摘
压痕测试因其小尺度、高分辨率和非破坏性等优势,已广泛应用于材料力学性能的快速表征与评估,特别是在微小尺度与复杂结构材料中展现出重要应用前景.然而,由于弹塑性材料本构行为高度非线性,传统反演方法通常依赖有限元模拟与试错型优化算法,不仅计算成本高,而且难以兼顾预测精度与结果可解释性.为此,提出一种基于深度符号优化(deep symbolic optimization,DSO)算法的压痕反演方法,通过学习压痕载荷-位移曲线特征与材料弹塑性参数之间的非线性映射关系,自动生成弹塑性参数之间的符号表达式.研究针对不同硬化指数与两类典型压头(锥形与球形)分别建立DSO反演模型,并将其与多层感知机、高斯过程回归和随机森林等3种主流机器学习方法进行系统对比,评估指标涵盖决定系数、均方根误差和平均绝对误差等.结果表明,DSO模型在大多数任务中均表现出更高的预测精度与更强的稳定性,尤其在屈服强度等强非线性参数拟合方面优势更为显著.此外,该方法生成的数学表达式具备良好的物理解释性,且在不同加载条件与材料类型下均展现出稳定的泛化能力,其预测值与真实材料参数之间的决定系数在0.8~0.96,为构建高效及可解释的材料性能反演模型提供了一种新路径.
关键词
压痕理论
深度符号优化算法
弹塑性材料
弹塑性物理参数
Keywords
indentation theory
deep symbolic optimization algorithm
elastoplastic materials
elastoplastic physical parameters
分类号
O341 [理学—固体力学]
O344 [理学—固体力学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度符号优化模型的材料弹塑性力学响应的压痕反演方法
李雅茜
丁笑越
谷瑭
龙旭
《力学学报》
北大核心
2025
0
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