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Interpretable Calibration of Crystal Plasticity Model Using a Bayesian Surrogate-Assisted Genetic Algorithm

The accurate calibration of material parameters in crystal plasticity models is essential for applying crystal plasticity (CP) simulations. Identifying these parameters usually requires unfeasible single-crystal experiments or expensive time costs due to the use of traditional genetic algorithm (GA)...

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Principais autores: Shuaiyi Yang, Xuefeng Tang, Lei Deng, Pan Gong, Mao Zhang, Junsong Jin, Xinyun Wang
Formato: Artigo
Idioma:Inglês
Publicado em: MDPI AG 2023-01-01
coleção:Metals
Assuntos:
interpretable calibration
crystal plasticity
Bayesian surrogate
genetic algorithm
Bayesian neural network
Acesso em linha:https://www.mdpi.com/2075-4701/13/1/166
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