基于MSARS算法的螺纹材料动态本构参数反求研究的中期报告

基于MSARS算法的螺纹材料动态本构参数反求研究的中期报告摘要：螺纹材料作为一种典型的带锁紧装置的材料，在工程应用中具有广泛的应用。对其动态本构参数的研究有助于更好地预测其宏观力学性能。本文基于MSARS算法，对螺纹材料的动态本构参数进行了反求研究。通过对多组试验数据的拟合，得到了该材料的动态本构模型，并通过对比实验结果和模型预测结果，验证了本构模型的可靠性和适用性。关键词：螺纹材料；动态本构参数；反求研究；MSARS算法Abstract:Asatypicalmaterialwithlockingdevices,threadedmaterialshavebeenwidelyusedinengineeringapplications.Thestudyoftheirdynamicconstitutiveparametersishelpfultobetterpredicttheirmacroscopicmechanicalproperties.Inthispaper,basedontheMSARSalgorithm,thedynamicconstitutiveparametersofthreadedmaterialswerestudiedbyinverseanalysis.Byfittingmultiplesetsofexperimentaldata,thedynamicconstitutivemodelofthematerialwasobtained.Bycomparingtheexperimentalresultswiththemodelpredictionresults,thereliabilityandapplicabilityoftheconstitutivemodelwereverified.KeyWords:threadedmaterials;dynamicconstitutiveparameters;inverseanalysis;MSARSalgorithm1.介绍螺纹材料通常由一系列螺纹和锁紧装置组成，在工程应用中具有广泛的应用。其动态本构参数的研究对于预测和优化其力学性能具有重要意义。由于该材料的非线性和复杂性质，传统的试验方法很难获取其准确的本构参数。因此，采用反求研究的方法来获得该材料的动态本构参数具有必要性和重要性。反求研究是通过拟合试验数据来确定材料的本构模型，并推算其未知参数值的一种方法。常见的反求研究方法包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。本文采用MSARS（Multi-StageAdaptiveRegressionSplines）算法来反求研究螺纹材料的动态本构参数。2.MSARS算法MSARS算法是一种基于自适应回归样条的数据拟合方法，其核心思想是将输入空间划分为多个局部区域，并分别在每个局部区域内采用多项式回归拟合。通过对每个局部区域的多项式系数进行逐步回归，最终得到整个输入空间的可靠拟合模型。该算法适用于各种函数形式的拟合，并具有可解释性强、可扩展性好等优点。3.反求研究3.1数据采集与预处理本研究采用了国内某螺纹材料的动态拉伸试验数据，数据点数为20000个。首先对数据进行离散化处理，将其划分为10个相等的时间间隔。然后将每个时间间隔内的数据样本作为输入，该时刻的应力值作为输出，并进行数据归一化处理。3.2多项式选择在每个局部区域内，采用多项式回归拟合原始数据，具体的多项式阶数和基函数类型通过逐步回归选择得到。通过对局部区域的逐步回归得到多项式拟合模型。3.3局部区域的确定采用K-means聚类方法将输入空间划分为若干个局部区域。初始聚类中心点通过随机生成得到，不断迭代直至各个局部区域内的样本值相似。3.4模型验证将拟合所得的本构模型应用于新的试验数据中，分别计算其预测误差和平均误差，并绘制实验数据和模型预测数据的对比曲线。通过对比结果可以验证本构模型的可靠性和适用性。4.结论采用MSARS算法反求研究了螺纹材料的动态