摘要针对316L不锈钢循环塑性响应的非线性、路径依赖及滞回特征传统经验本构模型在复杂加载条件下描述能力有限纯数据驱动模型又缺乏物理可解释性。为兼顾物理意义与预测精度本文提出一种基于Chaboche物理约束与LSTM残差学习的灰箱本构模型用于316L不锈钢单轴循环塑性行为的建模与预测。论文概述针对316L不锈钢循环塑性响应中显著的非线性、路径依赖与滞回特征传统经验型本构模型在复杂加载历史下的描述能力有限而纯数据驱动模型又普遍缺乏明确的物理可解释性。为兼顾本构参数的物理意义与模型的预测能力本文提出一种基于Chaboche物理约束与长短期记忆网络LSTM残差学习的灰箱本构建模方法用于316L不锈钢单轴循环塑性行为的建模与预测。该方法以包含指数型各向同性硬化和双背应力随动硬化机制的Chaboche模型作为物理主干在增量加载过程中显式更新应力及内变量状态并将总应变、应变增量、物理应力、等向硬化变量和背应力变量构造成时序输入由LSTM学习参考响应相对于物理基线的残差项从而建立“物理主干—数据修正”耦合的灰箱本构框架。在实现方面构建了合成数据训练流程、外部数据接入接口、模型评估与可视化模块并完成了有限元嵌入验证。结果表明该方法在合成数据条件下能够高精度重构物理基线响应验证了模型架构与训练流程的正确性在构建的文献风格代理 数据集上相较于纯Chaboche模型灰箱模型测试集均方根误差由271.34 MPa降至20.86 MPa决定系数由-0.5460提高至0.9909平均绝对误差由215.21 MPa降至14.69 MPa表现出更优的滞回响应拟合能力和路径泛化能力。噪声鲁棒性测试表明该模型在低噪声条件下具有较好的稳定性但在较 高噪声水平下预测精度下降明显。研究结果说明所提出的灰箱本构建模方法能够较好平衡物理可解释性与数据驱动表达能力可为后续接入真实实验数据的循环塑性本构研究提供基础。统计信息论文目录配套项目项目代码基于Chaboche物理约束与LSTM残差学习的316L不锈钢循环塑性灰箱本构建模研究 需要另外购买。作者信息作者Bob (张家梁)原创声明本项目为原创作品