प्लास्टिसिटी में तनाव कठोरता के मॉडेलिंग के लिए एक नया दृष्टिकोण और ऑटोमोटिव संरचनात्मक स्टील के अनुप्रयोग के लिए बेयesian अनुकूलन द्वारा इसकी सामग्री पैरामीटर पहचान

प्लास्टिसिटी में संयोजक मॉडलिंग ठोस यांत्रिकी में एक महत्वपूर्ण विषय है। हालाँकि, गैर-रेखीय प्लास्टिसिटी का मॉडलिंग वास्तविक सामग्री व्यवहार का प्रतिनिधित्व करने में सैद्धांतिक जटिलता के कारण एक चुनौती बनी हुई है। यह कार्य प्लास्टिसिटी के लिए एक तर्कसंगत बहुपद क्रिया पर आधारित सामान्य सामग्री मॉडल विकसित करने और इसके पैरामीटर की पहचान के लिए बेयesian अनुकूलन का उपयोग करने का लक्ष्य रखता है। डेटा-आधारित दृष्टिकोण के रूप में, बेयesian अनुकूलन उच्च-गणना-लागत मॉडल के लिए मॉडल पैरामीटर को प्रभावी रूप से अनुमानित करता है। इस कार्य में, ऑटोमोटिव संरचनात्मक स्टील को प्रस्तावित दृष्टिकोण को बेंचमार्क करने के लिए एक प्रतिनिधि उदाहरण के रूप में चुना गया है। हमारे परिणाम प्रदर्शित करते हैं कि तर्कसंगत बहुपद क्रिया धातु मिश्र धातु के लिए विफलता बिंदु से पहले प्लास्टिसिटी व्यवहार का प्रभावी ढंग से मॉडल करता है, और बेयesian अनुकूलन सफलतापूर्वक पैरामीटर का अनुमान लगाता है। इस नए ढांचे में अन्य सामग्रियों पर लागू होने की भी संभावना है, जिनके संयोजक मॉडल को तनाव-तनाव वक्रों द्वारा परिभाषित किया जा सकता है।