5、金属复合材料与疲劳寿命研究

金属复合材料与疲劳寿命研究

1. 颗粒增强块状金属玻璃基复合材料的微观力学分析
1.1 研究背景与目的

在材料科学领域,颗粒增强块状金属玻璃基复合材料(BMGCs)因其独特的性能受到广泛关注。本研究旨在通过三维有限元模拟,深入了解韧性颗粒增强的非原位BMGCs在变形和失效过程中的力学机制。研究中,将球形颗粒增强体引入块状金属玻璃(BMG)基体中,并为增强体和基体选择合适的本构模型,以代表各自材料的广泛特性。

1.2 三维模型构建
  • 3D多颗粒模型 :假设一组颗粒随机分散在非晶基体中,开发该模型以理解单轴压缩和拉伸下剪切带的实际形成。以30个球形颗粒随机分散在方形截面棱柱盒(长宽高比为0.5:0.5:1)为例,颗粒体积分数为50%。有限元分析使用ABAQUS C3D10M单元类型,网格包含18,245个单元和26,616个节点。边界条件为:底部节点在Y方向受限,底部一个角节点在X、Y和Z方向固定以防止刚体运动,单轴压缩和拉伸载荷通过以准静态应变率4 × 10⁻⁴ s⁻¹ 位移“顶部”节点施加。
  • 3D单胞模型 :为研究非原位BMGCs的单轴拉伸和压缩响应,采用单胞方法进行三维有限元模拟。假设球形颗粒在非晶基体中呈三重周期性均匀排列,一个围绕增强体的单胞足以捕捉整个复合材料的响应。以增强体体积分数为50%的球形颗粒BMGC为例,模型代表整个单胞的1/4(利用几何对称性和材料各向同性)。创建“右”、“顶”和“前”节点集,“左”、“底”和“后”节点集分别在X、Y和Z方向施加对称边界条件,“右”和“前”节点与“tie”节点绑定,确保单胞边界平整且无剪切牵
于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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