[张贴报告]基于广义塑性的神经网络本构建模框架

主办单位

河海大学

中国力学学会计算力学专业委员会颗粒材料计算力学专业组

江苏省力学学会

中国颗粒学会颗粒计算专业委员会（筹）

承办单位

河海大学

蒙纳士大学

协办单位

东南大学

江西理工大学

东北大学

大连理工大学中白科研与创新中心

苏州科技大学

工业装备结构分析优化及CAE软件全国重点实验室

赞助机构

科力时代软件（大连）有限公司

曙光智算信息技术有限公司

北京并行科技有限公司

上海积鼎信息科技有限公司

重要日期

会议通知
2023 年 12 月，发布会议第一轮通知
摘要提交
2024 年 3 月 31 日前
全文提交
2024 年 4 月 30 日前
会议注册
2024 年 1 月 1 日起
会议时间
2024 年 5 月 31 日（星期五）报到
2024 年 6 月 1 日 - 3 日会议

基于广义塑性的神经网络本构建模框架

编号：147 稿件编号：195 访问权限：仅限参会人更新：2024-04-10 17:19:45 浏览：487次张贴报告

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摘要

采用数据驱动的方法建立材料本构模型是一种新兴的本构建模范式，能够为颗粒材料力学性质的研究和数值计算提供新的途径，然而，纯粹的数据驱动建模方法缺少物理理论的支撑，得到的结果可能会违背物理法则。本研究结合了传统的广义塑性模型建模理论和神经网络建模方法，提出了一种基于广义塑性的神经网络本构建模框架。这一框架引入了一定的唯象假设，将材料的应力状态、一些包含历史信息的状态量、应变增量作为网络输入，将弹性参数、塑性流动方向、塑性模量作为网络的中间量，基于广义塑性理论得到应力增量作为网络的输出。训练完成后，该框架能够较容易地在通用有限元软件中实现，应用于边值问题求解。数值算例计算结果表明，该框架建立的模型能够再现原材料数据的力学响应特点。

关键字

颗粒材料，数据驱动，神经网络，本构建模，广义塑性，边值问题