【摘 要】
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为研究材料在高速撞击、爆炸等动载荷作用下的动态力学行为，提出一种误差反传（back propagation,BP）神经网络、有限元计算相结合的力学行为模型构建方法。研究试样的弹性模量、泊松比、屈服强度等参数对应力和应变特性的影响规律。选取对材料力学行为影响较大的材料参数作决策变量，结合拉丁重心泰森多边形（latin centroidal voronoi tessellations,LCVT）抽取决
【基金项目】
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国家自然科学基金（51975583）； 装备预研重点实验室基金项目（614220220200206）；
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为研究材料在高速撞击、爆炸等动载荷作用下的动态力学行为，提出一种误差反传（back propagation,BP）神经网络、有限元计算相结合的力学行为模型构建方法。研究试样的弹性模量、泊松比、屈服强度等参数对应力和应变特性的影响规律。选取对材料力学行为影响较大的材料参数作决策变量，结合拉丁重心泰森多边形（latin centroidal voronoi tessellations,LCVT）抽取决策变量组合，通过有限元计算得到样本集合，采用BP神经网络构建决策变量得到应力和应变的映射关系模型。基于霍普金森压杆试验数据，采用该方法构建材料力学行为模型并验证。结果表明：仿真结果与试验数据较吻合，应力误差在1%以内，应变误差在3%以内，此方法构建的模型可有效预测材料的力学行为。
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