【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及热塑性复材基体材料领域，特别地涉及一种基于参数灵敏度的热塑性复材基体材料智能参数识别方法。
技术介绍
1、聚醚醚酮(polyetheretherketone,peek)是一种热塑性特种工程塑料，具有耐高温、自润滑、耐腐蚀、阻燃、抗疲劳等多种性能，在汽车、航空航天、医疗等领域具有广泛应用前景。在peek材料的工程应用中，有限元分析是结构设计以及检验的重要工具。然而，在目前实际的工程问题中，常出现有限元分析结果不准确的情况，这对有限元分析工具的应用形成了障碍。对此，获得准确的材料本构模型参数具有重要作用。现有的材料参数获取方法可分为人工拟合方法、基于数字图像相关的反演方法、基于机器学习的方法三类。
2、在参数识别方法中，参数灵敏度分析是选择主要参数以及确定迭代增量的重要工作。在灵敏度分析方法中，现有方法虽然能够对不同影响因素间的相互耦合作用进行分析，但由于其分析精度依赖于大量的计算数据，不利于工程应用。而本专利技术基于偏导数求解原理计算灵敏度，只需要较少的计算即可完成。
技术实现思路
1、针对上述现有技术中的问题，本申请提出了一种基于参数灵敏度的热塑性复材基体材料智能参数识别方法，包括以下步骤：
2、进行热塑性复材基体材料性能实验，记录实验应力——应变曲线；
3、根据曲线弹性阶段的斜率确定弹性模量、屈服点；
4、使用实验数据对材料参数进行取对数拟合，建立材料参数模型表达式为：
5、
6、在两边取对数：
7、ln(σ-a)＝lnb+n×lnεp
8、
9、在实验数据上取点，将其代入上式，可获得参数a、b、n和c；
10、当参考应变率确定后，再次进行对数变换，得到：
11、
12、计算出参数m。
13、进一步地，根据实验试样建立有限元模型，并设置与实验相同的位移边界条件；以计算得到的材料参数值作为初始材料参数值；定义有限元输出结果中在屈服阶段的某一应变位置所对应的应力作为观测变量，对每一个参数，将参数值从初始值向左右两侧调整，并分别提交计算，计算观测变量变化量与参数变化量的比值，然后逐步减小参数值向左右两侧调整的幅度，直至观测变量变化量与参数变化量的比值收敛，即灵敏度收敛。
14、进一步地，基于计算得出的参数灵敏度计算结果计算每一次迭代的增量：
15、δp1＝0.025×pe
16、
17、式中，pe为参数弹性模量e的数值，sensi pm为第m个参数的灵敏度，δpm为第m次迭代的增量；
18、使用线性插值方法，计算实验曲线和仿真曲线之间的误差，并以误差值为参数识别过程中的优化目标；线性插值算法的主要作用是根据实验数据点获取与仿真点相匹配的数据点，计算方法如下：
19、在仿真数据点(εsimui,σsimui)的左右两侧可找到两个邻近实验数据点(εexpi1,σexpi1)和(εexpi2,σexpi2)，(εexpi,σexpi)为待求的匹配数据点，其位于两实验数据点所连成的直线上；由于仅有匹配数据点的坐标为未知，故可根据几何关系，计算出所需的σexpi；dis1和dis2分别为仿真数据点到邻近实验数据点在应变轴方向上的距离，即：
20、dis1＝εsimui-εexpi1
21、dis2＝εexpi2-εsimui
22、并定义距离比：
23、
24、根据几何关系，可以推导出匹配数据点的应力值为：
25、
26、匹配数据点位于两个实验数据点之间，若匹配数据点处于两个实验数据点的区间外，上式仍然成立，因为在定义距离时没有取绝对值，dis1和dis2为有向距离；完成插值后，通过匹配数据点与仿真数据点可计算误差，计算方法如下：
27、err(pm)＝∑(σexpi-σsimui)2
28、首先进行单参数识别，即逐个按照上述迭代增量改变参数值，记录误差值最小时的参数取值；考虑不同参数之间的相互影响，进行多参数识别；
29、考虑到多参数优化的迭代计算量较大，先使用单参数识别获得的样本集进行回归训练，得到参数输入与误差值输出之间的映射关系；然后，使用粒子群优化算法，对多个参数的取值进行寻优。
30、上述技术特征可以各种适合的方式组合或由等效的技术特征来替代，只要能够达到本专利技术的目的。
31、本专利技术提供的一种基于参数灵敏度的热塑性复材基体材料智能参数识别方法，与现有技术相比，至少具备有以下有益效果：
32、使用了有限元批处理方法，基于偏导数计算原理，对本构模型中各参数的灵敏度进行了计算；通过线性插值方法，建立了实验应力-应变曲线和仿真曲线之间的误差计算方法；根据灵敏度计算结果，使用了单参数优化和多参数优化组合的方法，对本构模型参数进行了识别；提升了参数识别的精度，在不需要复杂设备的条件下，借助有限元方法能够高效、精准地对本构模型参数进行识别。
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1.一种基于参数灵敏度的热塑性复材基体材料智能参数识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于参数灵敏度的热塑性复材基体材料智能参数识别方法，其特征在于，根据实验试样建立有限元模型，并设置与实验相同的位移边界条件；以权利要求1计算得到的材料参数值作为初始材料参数值；定义有限元输出结果中在屈服阶段的某一应变位置所对应的应力作为观测变量，对每一个参数，将参数值从初始值向左右两侧调整，并分别提交计算，计算观测变量变化量与参数变化量的比值，然后逐步减小参数值向左右两侧调整的幅度，直至观测变量变化量与参数变化量的比值收敛，即灵敏度收敛。
3.根据权利要求2所述的基于参数灵敏度的热塑性复材基体材料智能参数识别方法，其特征在于，基于权利要求2计算得出的参数灵敏度计算结果，计算每一次迭代的增量：
【技术特征摘要】
1.一种基于参数灵敏度的热塑性复材基体材料智能参数识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于参数灵敏度的热塑性复材基体材料智能参数识别方法，其特征在于，根据实验试样建立有限元模型，并设置与实验相同的位移边界条件；以权利要求1计算得到的材料参数值作为初始材料参数值；定义有限元输出结果中在屈服阶段的某一应变位置所对应的应力作为观测变量...
【专利技术属性】
技术研发人员：齐振超，毛亦天，王淼，周杨伟，熊萍萍，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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