Архив номеров

Разработана методика применения искусственных нейронных сетей для описания нелинейной связи компонент напряжений и деформаций (тензорное уравнение состояния) и начала пластического течения (гомогенная нуклеация дислокаций) в монокристаллах металлов на примере алюминия. Наборы данных для обучения нейронных сетей генерируются при помощи молекулярно-динамического (МД) моделирования однородной деформации репрезентативных объемов монокристалла. Рассматриваются осесимметричные деформированные состояния, когда ось симметрии совпадает с направлением [100] монокристалла. Обученные нейронные сети используются в качестве аппроксимирующих функций в рамках модели дислокационной пластичности, обобщенной на случай конечных деформаций. С ее помощью проводится моделирование распространения ударных волн, возникающих при соударении пластин. В случае наноразмерных пластин проводится сравнение с прямым МД-моделированием процесса. В идеальном монокристалле упругий предвестник сохраняет постоянную амплитуду, соответствующую порогу гомогенной нуклеации дислокаций, в то время как в деформированном монокристалле он имеет существенно меньшую амплитуду и быстро затухает с расстоянием.