Optimization of Constitutive Cyclic Plasticity Model by Genetic Algorithm

Publish Year: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,940

متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.

  • Certificate
  • من نویسنده این مقاله هستم

این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

ISME19_358

تاریخ نمایه سازی: 2 اردیبهشت 1390

Abstract:

The present paper deals with implementation of a plastic constitutive model in which a general form of strain hardening and dynamic recovery is employed, in order to predict hysteresis loop under uniaxial cyclic loading. An elastic-plastic material model is considered as a rate independent and initially isotropic type. Although complicated models are applied to predict the material behavior, but also a genetic algorithm approach is used with simple constitutive models to attain good agreement with experimental data. Hardening and recovery terms of back stress as well as linear isotropic hardening parameter, initial uniaxial yield stress and Young module are optimized and reported for three different highly used materials. There has been observed good agreement between simulation and experiment. In comparison with earlier models, the genetic algorithm has more accurate estimation of material constants.

Authors

A Moridi

M.Sc. Student, Materials Life Estimation and Improvement Laboratory, School of Mechanical Engineering, SharifUniversity of Technology

M Azadi

Ph.D. Candidate, Materials Life Estimation and Improvement Laboratory, School of Mechanical Engineering, Sharif University of Technology; Irankhodro Powertrain Company (IPCo

G.H Farrahi

Professor, Materials Life Estimation and Improvement Laboratory, School of Mechanical Engineering, Sharif University of Technology

مراجع و منابع این Paper:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :