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Indexed by:期刊论文
Date of Publication:2012-09-15
Journal:稀有金属材料与工程
Included Journals:PKU、ISTIC
Issue:S2
Page Number:243-246
ISSN No.:1002-185X
Key Words:形状记忆合金;超弹性;径向基函数神经网络;循环本构
Abstract:超弹性形状记忆合金(SMA)的力学性能在循环加卸载过程中逐渐变化并终趋于稳定。在超弹性SMA丝循环加卸载力学试验基础上,提出了径向基函数神经网络本构模型。该模型的输入为循环次数、加卸载信息和应变值,输出为应力值。计算表明,该模型可以准确模拟SMA的循环滞回特性,具有很好的预测精度。
