一种基于BP人工神经网络的材料动态力学性能预测方法

摘要

本发明涉及一种基于BP人工神经网络的材料动态力学性能预测方法，旨在通过BP人工神经网络预测解决材料动态力学性能测试问题，属于材料动态力学性能测试领域。其原理是利用高速拉伸试验方法采集应力应变数据，经归一化预处理后得到训练样本集；通过设计输入层、隐含层和输出层构建BP人工神经网络模型，并选择适当的传递函数、训练函数和学习函数；使用训练样本集对BP人工神经网络进行迭代训练得到最佳的预测网络。使用该预测模型对材料的动态力学性能进行预测，可短时间内快速预测材料在不同应变速率条件下的流变曲线，能够为汽车安全仿真提供足够的样本材料数据。