RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия «Физико-математические науки» // Архив

Вестн. Сам. гос. техн. ун-та. Сер. Физ.-мат. науки, 2016, том 20, номер 2, страницы 328–341 (Mi vsgtu1488)

Эта публикация цитируется в 2 статьях

Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Численный метод определения параметров модели ползучести разупрочняющегося материала

В. Е. Зотеев, Р. Ю. Макаров

Самарский государственный технический университет, г. Самара, 443100, Россия

Аннотация: Тенденции к уменьшению массы машин при улучшении их качества, а также стремление к наиболее полному использованию механических свойств материалов требуют постоянного совершенствования и развития известных методов расчета и анализа напряженно-деформированного состояния материалов в условиях ползучести. В статье рассматривается новый численный метод оценки параметров математической модели ползучести разупрочняющегося материала на основе экспериментальных диаграмм, построенных по результатам испытаний при различных напряжениях. В основе метода лежит обобщенная регрессионная модель, построенная на основе разностных уравнений, описывающих диаграммы ползучести. Полученные соотношения между коэффициентами разностного уравнения и параметрами деформации ползучести позволяют свести задачу параметрической идентификации к итерационной процедуре среднеквадратичного оценивания коэффициентов, линейной на каждом шаге итерации обобщенной регрессионной модели. Проведена апробация разработанного численного метода на пяти экспериментальных кривых ползучести алюминиевого сплава, подтверждающая достоверность полученных соотношений и эффективность численного метода.

Ключевые слова: ползучесть разупрочняющегося материала, разностные уравнения, обобщенная регрессионная модель, нелинейная регрессия, среднеквадратическое оценивание.

УДК: 519.651.3:539.376

MSC: 74S30

Поступила в редакцию 21/III/2016
в окончательном варианте – 13/V/2016

DOI: 10.14498/vsgtu1488



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024