基于macro GA和有限元的薄板塑性材料参数识别
【摘要】：正 提出的方法是为了能比较准确而尽可能操作简便地由实验反演得到薄板材料的塑性性能参数。此种方法有效地结合遗传算法(macro GA)和有限元技术,用遗传算法不断调整参数值,最终使一定参数下有限元的计算结果与实验测量值之差在最小二乘意义下最小。此种方法可以取一些易得的物理量作为测量值,如位移和力等。由于不要测量真应力和真应变等,它比常规的实验要简单得多,而且由于可以对复杂的情况都可以仿真,不必对实验作过多的假定。采用遗传算法可以克服常规的优化方法对复杂问题的优化搜寻时难以找到全局最优的缺点。用本文的方法求得的参数进行有限元
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