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申请/专利权人：南京工业大学
申请日：2024-03-26
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118261042A
主分类号：G06F30/27
分类号：G06F30/27;G06F30/17;G16C60/00;G06F119/08;G06F119/04;G06F119/14
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明提出了基于改进粒子群算法的热粘塑性本构模型参数识别方法，包括：基于松弛因子、记忆表面模型以及传统Chaboche热粘塑性本构框架，构建一个改进的热粘塑性本构模型，并确定待识别模型参数；基于不同温度的等温疲劳数据与热机械疲劳数据，建立单目标优化模型；基于所述单目标优化模型，利用改进的粒子群算法，对所述待识别模型参数进行求解，获取最优热粘塑性本构模型参数。本发明基于改进粒子群算法所识别的模型参数精度高、收敛速度快，说明了模型本身的合理性和本发明参数识别的高效性与可靠性。
主权项：1.基于改进粒子群算法的热粘塑性本构模型参数识别方法，其特征在于，包括：基于松弛因子、记忆表面模型以及传统Chaboche热粘塑性本构框架，构建一个改进的热粘塑性本构模型，并确定待识别模型参数；基于不同温度的等温疲劳数据与热机械疲劳数据，建立单目标优化模型；基于所述单目标优化模型，利用改进的粒子群算法，对所述待识别模型参数进行求解，获取最优热粘塑性本构模型参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京工业大学 基于改进粒子群算法的热粘塑性本构模型参数识别方法
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