王美蛟　杨晶安　潘嘉媛　黄沙　张馨雨

摘要：随着对深度学习方法应用的不断深入研究，该方法越来越多的应用于各个领域，而在金属材料的本构模型中深度学习也得到了很好的应用。通过对tensorflow深度学习的特性的理解和灵活运用，将其原理同实际相结合，使得对金属材料在复杂环境下的行为掌握更加精确，相较于传统模式有了也很大的突破，有效的预测了各种环境下的变化情况，在实际工程应用中占有很大的优势。本文详细介绍了金属智能本构模型的研究现状，以及深度学习的应用原理。

关键词：深度学习;本构模型;金属材料;tensorflow

引言

金属材料是人类生存和发展非常重要的物质基础，广泛应用在信息电子、汽车制造、国防武器、航空航天等领域。随着科学技术的不断发展，人们对金属材料性能的要求也在不断提高。金属材料所处环境极其复杂，受到载荷、温度、时间等多种因素影响和作用，会导致其性能变化、失效甚至是破坏。为了研究其在复杂环境下的行为，建立金属材料的本构模型变得十分重要。由于金属材料应用范围不断扩大，对其本构模型的要求也在不断提高。但在不同金属材料成形过程中，因其本构关系的复杂程度，很多相关本构关系问题进展缓慢。

一般传统的理论模型很难反映金属材料在复杂情况下的变化。近年来，人工神经网络的发展给金属本构模型的建立和应用注入了新的活力，采用机器学习方式构建本构模型。……