[发明专利]一种基于人工智能的复合材料失效高效模拟方法在审
| 申请号： | 202210210663.0 | 申请日： | 2022-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN114611389A | 公开（公告）日： | 2022-06-10 |
| 发明（设计）人： | 王晓东;黎增山;刘晴川;关志东 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/23;G06K9/62;G06N3/08;G06F113/26;G06F119/02;G06F119/14 |
| 代理公司： | 北京永创新实专利事务所 11121 | 代理人： | 周长琪 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于人工智能的复合材料失效高效模拟方法，属于复合材料结构失效分析技术领域。本发明方法包括：将失效准则公式无量纲化，获取独立变量；采用蒙特‑卡洛方法生成独立参数变量的数据集，基于失效准则选取神经网络模型的训练数据集；分别构建预测复合材料损伤起始和裂纹角度的神经网络模型，并进行训练；采用人工神经网络初步判断复合材料损伤起始以及可能失效位置，然后再进一步搜索失效具体位置；在有限元软件ABAQUS中构建失效准则子程序，进行复合材料失效模拟。本发明在确保预测准确率和精度的同时，也提高了计算效率，可实现采用Puck和LaRC05失效准则进行复合材料结构失效行为的高效模拟。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 人工智能 复合材料 失效 高效 模拟 方法 | ||
【主权项】：
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