摘要
本发明公开了一种复合材料细观损伤分析方法、装置及设备,涉及复合材料宏观力学性能预测技术领域,本发明基于连续介质理论和损伤力学理论构建相互独立的力学本构神经网络和损伤折减神经网络,分别训练两个网络得到对应的自由能和对应的损伤变量,叠加自由能和损伤变量能获取自由能函数以得到损伤力学本构模型;该神经网络模型能够先验地满足变形连续性、坐标不变性、热力学一致性等要求,且训练出的参数具有相应的物理意义,能直接依托实验数据建立损伤力学本构模型且确定其中的材料参数,可更加方便地对复合材料的细观损伤进行反演以反映材料的性能状态。
技术关键词
细观损伤
复合材料
神经网络训练
分析方法
应力
变量
力学性能预测技术
数据传递结构
理论
Sigmoid函数
训练算法
Adam算法
框架
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