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申请/专利权人：山东科技大学

摘要：本发明公开一种基于数据处理反演脆性材料应变率效应的方法，属于基于电数字数据处理预测材料参数领域。该方法通过霍普金森杆试验装置对脆性材料进行动态加载，并结合数字图像相关技术实时测量材料表面应变场分布，生成具有时序信息的应变场云图序列；同时，建立有限元模型，改变应变率强化模型中的参数，获取不同参数组合下的应变场云图数据；通过3D卷积神经网络，对这些云图数据进行训练，建立云图与参数之间的映射关系，进而能够根据实验数据反演出试验条件下的应变率强化模型参数。该反演参数回代至有限元分析中，计算试件的宏观动态本构关系，并与实验结果进行闭环验证。该方法可快速、精确地获取脆性材料在复杂应变率下的本构模型参数。

主权项：1.一种基于数据处理反演脆性材料应变率效应的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、制备若干个脆性材料霍普金森杆试验试件，在脆性材料霍普金森杆试验试件周测喷涂散斑；布置实验装置，架设双目高速摄像机，并调整其位置，使得双目高速摄像机能够拍摄到脆性材料霍普金森杆试验试件周测清晰完整的散斑图像；S2、进行动态SHPB试验，通过改变SHPB试验中子弹长度、子弹直径和入射速度，进行不同应变率下的脆性材料霍普金森杆试验试件动态冲击试验，高速摄像机拍摄试验中试件在冲击作用下的散斑变形过程；S3、将S2步中高速摄像机拍摄到的照片进行分析，计算试件散斑区域应变场云图；将试件散斑区域应变场云图按照时间顺序排列，提取应变场信息，组装成包含时间信息的云图序列；S4、开展不同应变率强化模型参数下的有限元模拟，模拟S2步不同子弹长度、子弹直径、入射速度下的冲击试验，得到脆性材料动态提高后的屈服面；代入有限元分析，改变参数，，，进行数值分析；根据高速摄像机拍摄帧率，输出同样时间维度的试件周测应变场云图，采用S3步处理方式，组装成包含时间信息的三维云图序列；把三维云图序列分为训练集、验证集、测试集；S5、将S4步三维云图序列中的像素值进行归一化，如公式（3-1）所示，确保数据分布适合神经网络训练； （3-1）其中x为三维云图序列中某个像素的应变值，xmin、xmax分别为三维云图序列中应变的最小值与最大值；S6、搭建3DCNN卷积神经网络模型，该3DCNN卷积神经网络模型包括若干个3D卷积层和池化层，将S5中处理后的三维云图序列依次采用3D卷积层和池化层进行处理，得到高维的特征图；S7、建立全连接层，在通过3D卷积层和池化层后，输出一个高维的特征图，使用全连接层将3D特征展平为一维向量，然后进行线性变换；S8、将S4步三维云图序列输入搭建的3DCNN卷积神经网络模型进行学习，建立参数，，，与S4步三维云图序列的映射关系，如公式（6-1）所示： （6-1）其中，，，，为待预测参数，为3DCNN卷积神经网络模型建立的函数关系，、、、分别为云图的深度、高度、宽度与应变数值；输入数据通过网络每一层进行前向传播，计算出每层的输出特征图，直至最终的预测结果。

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