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, 2024, том 28, номер 1, страницы 73–95 (Mi vsgtu2071)

Механика деформируемого твердого тела

Численный метод структурной и параметрической идентификации математической модели неполной обратимости деформации ползучести

В. П. Радченко, В. Е. Зотеев, Е. А. Афанасьева

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

Аннотация: Разработан новый численный метод параметрической и структурной идентификации физически нелинейной теории обратимости деформации ползучести, справедливой в пределах первой и второй стадий. В качестве базовой экспериментальной информации используется серия кривых стационарной ползучести. Задача сведена к нелинейному регрессионному анализу определения оценок случайных параметров на основе временных рядов последовательности результатов наблюдений деформации ползучести при различных постоянных напряжениях с использованием разностных уравнений. Полученные соотношения между коэффициентами разностного уравнения и параметрами нелинейной регрессии позволяют свести задачу к оценке коэффициентов линейно-параметрической дискретной модели. Разработаны соответствующие итерационные алгоритмы уточнения оценок параметров с любой заданной точностью. Выполнена параметрическая и структурная идентификация теории неполной обратимости деформации ползучести для стали ЭИ736 (500 $^\circ$C) и сплавов ЭИ437А (700 $^\circ$C), ВЖ98 (900 $^\circ$C), ЭП693 (700 $^\circ$C). Приводятся численные значения оценок параметров моделей для этих сплавов. Выполнена проверка адекватности построенных математических моделей, наблюдается соответствие расчетных и экспериментальных данных. Экспериментальные данные для всех рассмотренных материалов принадлежат соответствующим расчетным доверительным интервалам для деформации ползучести, что свидетельствует о достоверности полученных оценок параметров моделей.

Ключевые слова: ползучесть, нелинейная регрессионная модель, идентификация, разностные уравнения, среднеквадратичные оценки параметров

УДК: 539.376:519.651

MSC: 74S60, 74D10

Получение: 15 декабря 2023 г.
Исправление: 13 февраля 2024 г.
Принятие: 27 февраля 2024 г.
Публикация онлайн: 28 мая 2024 г.

DOI: 10.14498/vsgtu2071



© МИАН, 2024