【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于模型算法，涉及一种基于凸优化对金属本构模型响应进行模拟与测定的最优化算法。
技术介绍
1、金属本构模型，又称为材料的应力-应变模型，是描述金属材料在一定情况下应力随应变变化的规律的模型。它实际上是在描述金属材料变形过程中的应力与应变、应变速率以及温度等因素之间的关系。金属材料的变形往往伴随着加工硬化、回复和再结晶等现象，这些特征现象都受到应变、应变速率和温度等因素的影响。
2、在材料科学、力学和工程等领域中，金属本构模型的应用广泛，可以预测材料或结构在不同条件下的行为。不仅可以预测材料的强度、刚度、耐磨性等力学性质，还可以预测材料在高温、低温、湿度等不同环境条件下的热学性质、电学性质等。
3、其采用算法的核心在于利用凸优化的理论和方法，将材料的应力应变数据模拟问题与材料变形问题转化为凸优化问题，从而快速准确地测算出材料的相应参数。凸优化理论在优化问题中具有显著优势，特别是当目标函数和约束函数都是凸函数时，凸优化问题能够确保找到全局最优解，避免了非凸优化问题中可能存在的局部最优解的问题；因此，将凸优化理论应用于材料应力应变数据的模拟，可以大大提高模拟的准确性和可靠性。但是该算法采用模糊算法及传统迭代，其误差偏大，传统方式计算时间长，数值不够精确。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是提供一种基于凸优化对金属本构模型响应进行模拟与测定的最优化算法，根据提出的损失面积参数，有效的对模型模拟的准确度进行观测，同时根据以往数据对材料性能进行监
2、为解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案是：一种基于凸优化对金属本构模型响应进行模拟与测定的最优化算法，包括如下步骤：
3、s1，建立本构模型，基于单调响应进行通用本构模型建立，对算法进行精确建模，对应变过程进行详尽且全面的建模工作；建模过程的核心在于构建一个准确而有效的内在模型，全面反映应力和应变随载荷变化的复杂过程；整个应变过程划分为两个主要阶段，每个阶段都呈现出独特的力学特性；
4、s2，建立循环响应模型，模拟循环响应，应对循环响应函数进行二次建模；在研究循环荷载与单调荷载下材料本构关系的差异时，循环骨架曲线作为一种关键工具，直观且有效地揭示这两种加载条件下材料力学响应的异同；循环骨架曲线通过描绘每级荷载下材料达到的最大应力与应变对应点，提供材料在循环加载过程中的性能概览；
5、s3，建立最优化目标函数；
6、s4，建立算法逻辑；为简化和精确优化结果值，算法围绕机器学习展开；损失函数用于测量机器学习模型的准确性；损失函数的值越小，模型的精度就越高；为提高机器学习模型的准确性，需要降低损失函数的值；为减小损失函数的值，使用梯度下降的方法；损失函数中有两个参数，一个控制输入信号的权重，另一个调整函数与真实值的偏差；通过梯度下降法连续调整权重和偏差来实现，使损失函数的值越来越小；
7、s5，黄金搜索；假设函数在定义域中是凸的，在迭代中已经确定最小点区间，并且使用黄金搜索来找到；
8、s6，使用模型进行验证；模拟响应的步骤是使用数据获得最佳的ck解，并将其纳入迭代模型算法中，以输出应力-应变图；整个优化过程通过将实验数据导入优化算法并输入已知的模型参数或估测的模型参数来启动；该算法在执行优化时产生目标函数值的损失，并输出优化的极值，即向量集x；创建人工数据和模型所需的参数与找到和输入的材料参数分开创建。
9、在s1中，在加载初期，在未达到屈服点之前，应力和应变之间呈现出一种线性的关系，这一阶段通过简化的线性模型进行描述。
10、在s1中，通过金属应力应变关系进行目标函数建立：
11、对于弹性形变：
12、；(1)
13、对于塑性形变量：
14、；(2)
15、由此可得：
16、(3)
17、又跟据正切模量：
18、；(4)
19、由屈服函数可以得出：
20、(5)
21、其中分别表示正切模量，弹性模量与塑性模量；
22、对于应用案例，可以简化材料累积效应，及对于屈服面有；
23、；(6)
24、其中为屈服开始应力强度；
25、同时，根据材料特性，屈服应力k会随着塑性变化而变化；因为屈服面公式应该等于0，所以屈服面公式将保持f=0，直到应力在屈服点之后达到极限点，所以：
26、(7)
27、(8)
28、(9) 称为屈服应力的变化率；同时，应力的变化和屈服应力的改变是同时发生的，因此近似为相同的公式，得到：
29、(10)
30、然后根据各向同性硬化，引入一个关系式：
31、；(11)
32、为最大屈服应力，为材料参数且为常数，表示材料的硬化能力。
33、在s2中，采用ramberg-osgood模型全面地反映材料在循环荷载下的真实行为, 模拟金属材料在循环加载下的非线性应力-应变关系：
34、(12)
35、引入公式（12）作为塑性形变检测部分，有效模拟本构模型应力应变变化关系。
36、在s3中，使用迭代算法，根据现有的公式，与应力变化相关的公式都与应变变化率有关，由此可得：
37、；(13)
38、(14)
39、(15)
40、然后从初始状态建立模型：；
41、同时，根据线段的线性和双曲响应，得到k的初始状态作为初始屈服应力：
42、常数；(16)
43、屈服强度是材料的一个常规参数，根据实际材料取值；得到用于建模的分段公式：；
44、当：
45、(17)
46、当：
47、(18)
48、根据模型内的建立关系（4），（10）和（11）：
49、(19)
50、代入式（3）和式（9）：
51、(20)
52、从式（19）中可以看出，在整个模型构建中，只有一个是非常规材料参数，而其他参数，都是基本材料参数；
53、因此，选择进行优化；为优化操作，首先找到目标函数；为实现建模的预期目标，将人工实验数据引入目标函数：
54、(21)
55、增加参数空间约束：
56、(22)
57、其中是比例因子，使用最小二乘法来减少模型与人工数据之间的误差，以达到优化的目的。
58、在s4中，假设损失函数中模型损失的值与权重有关，权重的当前位置在点a；如在点a找到梯度，损失函数向右移动，则损失函数的值可能会变小；同时，再次将搜索最小不动点视为生成点的迭代过程，将方向视为从前一点到新点的搜索方向；方向决定下一次搜索的方向，步长决定它在特定方向上的距离；则按照如下方式编写此更新公式本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于凸优化对金属本构模型响应进行模拟与测定的最优化算法，其特征是，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于凸优化对金属本构模型响应进行模拟与测定的最优化算法，其特征是：在S1中，在加载初期，在未达到屈服点之前，应力和应变之间呈现出一种线性的关系，这一阶段通过简化的线性模型进行描述。
3.根据权利要求1所述的基于凸优化对金属本构模型响应进行模拟与测定的最优化算法，其特征是：在S1中，通过金属应力应变关系进行目标函数建立：
4.根据权利要求1所述的基于凸优化对金属本构模型响应进行模拟与测定的最优化算法，其特征是：在S2中，采用Ramberg-Osgood模型全面地反映材料在循环荷载下的真实行为, 模拟金属材料在循环加载下的非线性应力-应变关系：
5.根据权利要求1所述的基于凸优化对金属本构模型响应进行模拟与测定的最优化算法，其特征是：在S3中，使用迭代算法，根据现有的公式，与应力变化相关的公式都与应变变化率有关，由此可得：
6.根据权利要求1所述的基于凸优化对金属本构模型响应进行模拟与测定的最优化算法，其特征是：
7.根据权利要求1所述的基于凸优化对金属本构模型响应进行模拟与测定的最优化算法，其特征是：在S5中，假设函数在定义域中是凸的，在迭代中已经确定了最小点区间，并且使用黄金搜索来找到；该算法设定三个点，它们的间距具有黄金平均值的性质；新的间隔将在和 之间，间距为a+c，或与间，间距为b，黄金分割搜索要求这些间隔相等；如果不相等，则多次使用更宽的区间，从而降低收敛速度；为确保b = a + c，算法应遵循 =- + ，同时必须满足以下功能：
8.根据权利要求1所述的基于凸优化对金属本构模型响应进行模拟与测定的最优化算法，其特征是：在S6中，随着迭代优化算法生成次数的增加，目标函数的值不断减小，直至收敛；随着代数的增加，由于最终结果应逐渐接近优化极值，因此根据方程式（23），目标函数值的趋势应逐渐减小；当数值变化量可忽略不计时，目标函数值收敛，结果向量集X为输出。
9.根据权利要求1所述的基于凸优化对金属本构模型响应进行模拟与测定的最优化算法，其特征是：在S6中，根据方程式（27）和方程式（28），投影步骤的包括限制了已经给出的约束的所有解，即；应力线段在线性阶段重叠，根据方程式（16），已知其与线性阶段的应力变化无关，并且应力大小仅与弹性模量有关；当应力曲线进入双曲响应阶段时，与原始数据的曲线相比，使用优化后的曲线的上升趋势较小。
10.根据权利要求1所述的基于凸优化对金属本构模型响应进行模拟与测定的最优化算法，其特征是：在S6中，原始数据和优化后的派生数据之间的大小差距遵循先大后小的规则，即数据差距的大小变化不是单调的；只有面积大小才能真正反映优化损失的大小；面积越大，损失越大，面积越小，损失越小；优化精度同时受到以下方程的控制，该方程与损失区域的大小有关：
...【技术特征摘要】
1.一种基于凸优化对金属本构模型响应进行模拟与测定的最优化算法，其特征是，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于凸优化对金属本构模型响应进行模拟与测定的最优化算法，其特征是：在s1中，在加载初期，在未达到屈服点之前，应力和应变之间呈现出一种线性的关系，这一阶段通过简化的线性模型进行描述。
3.根据权利要求1所述的基于凸优化对金属本构模型响应进行模拟与测定的最优化算法，其特征是：在s1中，通过金属应力应变关系进行目标函数建立：
4.根据权利要求1所述的基于凸优化对金属本构模型响应进行模拟与测定的最优化算法，其特征是：在s2中，采用ramberg-osgood模型全面地反映材料在循环荷载下的真实行为, 模拟金属材料在循环加载下的非线性应力-应变关系：
5.根据权利要求1所述的基于凸优化对金属本构模型响应进行模拟与测定的最优化算法，其特征是：在s3中，使用迭代算法，根据现有的公式，与应力变化相关的公式都与应变变化率有关，由此可得：
6.根据权利要求1所述的基于凸优化对金属本构模型响应进行模拟与测定的最优化算法，其特征是：在s4中，假设损失函数中模型损失的值与权重有关，权重的当前位置在点a；如在点a找到梯度，损失函数向右移动，则损失函数的值可能会变小；同时，再次将搜索最小不动点视为生成点的迭代过程，将方向视为从前一点到新点的搜索方向；方向决定下一次搜索的方向，步长决定它在特定方向上的距离；则按照如下方式编写此更新公式：
7.根据权利要求1所述的基于凸优化对金属本构模型响应进行模拟与测定的最优化算法，其特征是：在s5中，假...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙家旺，胡军，李俊，陈成，豆乐飞，韩杨，
申请(专利权)人：中国长江电力股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。