一种基于BP神经网络的硬质合金离散元参数标定方法

本发明涉及机械加工技术领域，公开了一种基于BP神经网络的硬质合金离散元参数标定方法，包括如下步骤：根据物料物性参数构建离散元本构模型；设定待标定参数及范围；根据待标定参数及范围进行结合实验设计(DOE)；将DOE结合实验设计结果作为输入数据导入离散元本构模型进行离散元模拟；获得足够的训练样本；数据建立训练集；得到待标定参数与离散元模拟的输出数据之间的近似模型；以实际力学性能为目标标定出待标参数，然后将模拟结果与物理测试结果进行比较。本发明的技术方案解决了现有硬质合金颗粒参数获取难度大、测量精度低的问题，为硬质合金颗粒数值模拟试验BPM粘结键参数确定提供有效技术手段。