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1、重慶交通大學(xué)碩士學(xué)位論文基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的形狀記憶合金回復(fù)力預(yù)測(cè)研究姓名：曲冬申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：載運(yùn)工具運(yùn)用工程指導(dǎo)教師：鐘厲20100601摘要ABSTRACTAsamaterialofnovelfunction，shapememoryalloy(SMA)usedasallintegratedsensorandactuatorhasdrawnmuchattentioninengineeringinrecentyearsTheut
2、ilizaionofSMAtoimprovetheintelligentcontrolofstructureshasbecomeanimportantresearchtopicManyscholarscarryouttherelevantresearchworkandhaveachievedsomeresultsHoweversomeareasofthestudyarestillinanexploratoryordevelopingst
3、age，suchasthemechanicalpropertiesandconstitutivemodelingofSMAsandtheBPneuralnetworkmodelofSMArecoverystressTherefore，itiSnecessarytocontinueandfurthertheknowledgebaseinthisareaInthispapertherecoverystressofNiTiSMAwires’h
4、asbeentestedontheBZ2216DigitalForceMeasurementApparatusafterrefit，andits’changelawwiththeincreaseanddecreaseoftemperaturehasbeenstudied，afterbeingprestrainedontheHydraulicUniversalTestingMachine，usingtheselfmadefixtureon
5、theprincipleofinterferencecoordinatingMeanwhile，theeffectoftemperature，incentivemodesandincentivetimesaswellasprestrainlevelOilNiTiSMAwires’havebeendiscussedItisshownthat，therecoverystressofNiTiSMAincreaseswiththeincreas
6、eoftemperature，whenOVerthesofteningpoint，thealloybecomessoftandthestressdecreases；Thehi曲ertheprestrainlevel，thegreatertherecoverystress，butwhenOVer8％，itdecreasesinstead；Comparedwithbeingincentivedwithhighcurrentintensity
7、underlOWcurrentintensity廿1eamountofaustenitebecamefrommartensiteismuchmore，thestressisgreater；Afterbeingincentivedmanytimes，thereisstillrecoverystressMeanwhile，utilizingthenonlinearmappingcapabilityofartificialneuralnetw
8、orks，theBPneuralnetworkmodelofSMArecoverystressisproposedaccordingtotheexperimentalresultsofSMAunderdifferentstrainsTheresultsshowthatthenumericalresultsagreewellwithexperimentalobservationsThismodelcandescribethenonline
9、arrelationshipamongstress，strainandtemperatureofSMAandhasgoodforcastingcapabilityToacertainextentthismodelcanpredictthecorrectstressofSMAunderagivenstrain，andtheresultsprovedthepracticalityofBPneuralnetworkmodelKEYWORDS：
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