一种基于PSO-LSSVM的材料本构模型预测方法

摘要

本发明公开了一种基于PSO‑LSSVM的材料本构模型预测方法，该方法可用于各类合金材料在力学性能实验中材料本构模型的建立，包括下述步骤：首先通过力学性能实验获取材料力学性能指标、记录实验参数，并将所得数据分为测试样本和训练样本；利用PSO(粒子群)算法使用训练样本对LSSVM(最小二乘支持向量机)中的关键模型参数进行寻优；代入模型参数利用LSSVM算法预测材料本构模型，并使用测试样本对预测结果进行分析。本发明基于PSO‑LSSVM算法对于合金材料建立了本构关系预测模型，预测精度良好，误差评价指标均维持在较小的范围内，为材料本构模型建立提出了一种新的方法。