基于神经网络的混杂SiC颗粒增强铝基复合材料力学性能预测

作     者：李晓童 庄乾铎 牛志亮 王锶杰 邢正 李赞 岳振明 LI Xiaotong;ZHUANG Qianduo;NIU Zhiliang;WANG Sijie;XING Zheng;LI Zan;YUE Zhenming

作者机构：山东大学(威海)机电与信息工程学院山东威海264209 金属基复合材料国家重点实验室上海200240 

基　　金：国家自然科学基金(52175337 52192591) 

出 版 物：《精密成形工程》 (Journal of Netshape Forming Engineering)

年 卷 期：2024年第16卷第4期

页      码：95-100页

摘      要：目的提高混杂SiC颗粒增强铝基复合材料的韧性,利用卷积神经网络预测其力学性能,以得到力学性能关键因素的影响规律。方法首先,通过实验得到了铝基复合材料的力学性能数据。其次,基于相场裂纹扩展本构,采用Python代码批量生成了不同构型参数的代表性体积单元,并利用Abaqus软件进行了有限元仿真(FEM)。通过代码实现了建模与仿真的一体化构建,利用得到的仿真数据,建立了神经网络模型,并实现了对复合材料力学性能的预测。建模前,对数据进行预处理和筛选,以提高数据质量并降低模型复杂度。最后,建立卷积神经网络,并优化模型的超参数。结果通过建立的神经网络模型,实现了对复合材料力学性能的有效预测。极限强度的预测误差保持在−7%~8.5%,能耗的预测误差保持在−5%~6%,预测精度较高。结论通过结合实验、仿真和卷积神经网络模型,可以更有效地预测混杂SiC颗粒增强铝基复合材料的力学性能,从而为材料设计和制备提供指导。

主 题 词：混杂SiC颗粒 铝基复合材料 卷积神经网络 力学性能预测 相场裂纹扩展本构 

学科分类：08[工学] 080502[080502] 0805[工学-能源动力学] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1674-6457.2024.04.012

馆 藏 号：203127469...