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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明是一种基于Pareto遗传算法的异构变梯度晶格材料力学性能等效预测方法，包括：根据异构变梯度晶格材料的晶格类型及密度，记录晶格结构的等效模量，对异构变梯度晶格材料的实体模型进行仿真分析，记录应力数据；获取离散力学性能优化度；遍历异构变梯度晶格材料中的所有交界面，得到离散晶格连接度；按照异构变梯度晶格材料中离散区域填充晶格类型以及交界面的数量，得到整体结构综合衡量系数；将不同类型的异构变梯度晶格材料的离散力学性能优化度、离散晶格连接度、整体结构综合衡量系数输入Pareto遗传算法中，得到力学性能等效预测结果。本发明能对不同晶格填充下的异构变梯度晶格材料进行力学性能预测，效率高、稳定性强。
主权项：1.一种基于Pareto遗传算法的异构变梯度晶格材料力学性能等效预测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤1、根据异构变梯度晶格材料的所用晶格类型及晶格密度，记录所用晶格结构的等效模量，同时对异构变梯度晶格材料的实体模型进行六面体网格划分，通过力学性能有限元仿真分析，记录应力数据；步骤2、根据步骤1记录的应力数据结合所用晶格结构的等效模量，获取异构变梯度晶格材料的离散力学性能优化度J1；步骤3、遍历异构变梯度晶格材料中的所有交界面，根据交界面两侧晶格结构的横截面，求解各自的横截面积以及重合相交的横截面积，得到异构变梯度晶格材料的离散晶格连接度J2；步骤4、按照异构变梯度晶格材料中离散区域填充晶格类型以及交界面的数量，求解每个离散区域的综合评判系数，得到整体结构综合衡量系数J3；步骤5、将不同类型的异构变梯度晶格材料的J1、J2、J3输入Pareto遗传算法中，得到pareto最优解，即为异构变梯度晶格材料力学性能等效预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 基于Pareto遗传算法的异构变梯度晶格材料等效力学性能预测方法
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