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摘要 空军研究实验室增材制造建模挑战系列的挑战 4 要求参赛者根据 IN625 试件的实验数据和广泛表征，预测几种特定挑战晶粒在拉伸载荷期间的晶粒平均弹性应变张量。在本文中，我们介绍了解决此问题的策略和计算方法。在比赛阶段，直接使用来自实验的特征化微观结构图像，通过基于遗传算法的材料模型识别方法预测某些挑战晶粒的机械响应。随后，在比赛后阶段，引入了一种基于适当广义分解 (PGD) 的降阶方法来改进材料模型校准。这种数据驱动的降阶方法非常有效，可用于识别力学和材料科学领域中的复杂材料模型参数。已经报告了原始预测和重新校准的材料模型的绝对误差结果。预测表明，整体方法能够处理局部响应识别的大规模计算问题。重新校准的结果和加速表明使用 PGD 进行材料模型校准的前景看好。
修订证明 - NIST 的 TSAPPS
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