基于神经网络的纳米压痕反演形状记忆合金本构模型方法

本发明公开了基于神经网络的纳米压痕反演形状记忆合金本构模型方法，包括：S1、建立纳米压痕实验模型和单轴拉伸卸载实验模型；S2、提取不同材料参数下压头的力—位移曲线；S3、提取不同材料参数下拉伸面的应力—应变曲线；S4、提取力—位移曲线每个点的力参量和提取应力—应变曲线每个点的应力参量，分别作为全连接神经网络的输入和输出；S5、训练神经网络，分别对不同材料参数下单轴拉伸卸载试验模型的加载、卸载阶段的应力—应变响应进行预测。本发明进一步降低了对数据集的规模要求，可以将预测的模型从传统的幂律本构模型拓展至复杂的超弹性本构模型，并且可以完全绕过本构模型，进行纳米压痕实验反演预测材料应力—应变响应。