以全局优化算法为基础的复杂模型参数识别理论  

作　　者：曲杰[1] 金泉林[2] 徐秉业[3] 

机构地区：[1]华南理工大学机械与汽车工程学院汽车研究中心,广州510641 [2]机械科学研究总院先进制造技术研究中心,北京100084 [3]清华大学工程力学系,北京100084

出　　处：《中国科学（G辑）》2008年第10期1380-1389,共10页

基　　金：国家重点基础研究发展计划(编号:2006CB605208-3);国家自然科学青年基金(批准号:10602018);广东省自然科学基金博士启动基金(编号:05300252)资助项目

摘　　要：随着计算机技术和数值模拟技术发展,CAE(computer aidded engineering)技术得到越来越广泛的应用,目前困扰数值模拟技术在相关领域内进一步应用的最主要障碍是如何获取选用模型的材料参数.给出了应用反分析方法识别材料参数的基本框架,该框架包括建立目标函数、构造优化算法及评价识别参数可靠性几部分,并以金泉林和海锦涛提出的描述金属流动和晶粒尺寸长大的超塑性本构模型在927℃下Ti-6Al-4V合金的参数识别为例,说明应用该框架识别材料参数的过程,其中目标函数为晶粒尺寸及流动应力计算值和实验值差值的加权平方和;优化算法为基于目标函数特性构造的吸收遗传算法、Levenberg-Marquardt算法和增广Gauss-Newton算法优点的混合全局优化算法;通过计算结果和实验结果的比较及参数识别值和理论值的比较评判参数识别结果的正确性.

关 键 词：模型 参数识别 全局优化 反分析 

分 类 号：TB114.1[理学—运筹学与控制论]