Matlab怎么算johnsoncook模型

Johnson-Cook塑性流动模型是一种常用的材料屈服强度模型，在MATLAB中计算该模型，你需要定义几个关键参数，并通过数值积分或特定的非线性回归方法来估算。以下是基本步骤：

1. **模型介绍**：Johnson-Cook模型考虑了应力速率、温度和历史应变的影响，其公式一般写作：

   \sigma = K + A\left(\frac{\dot{\varepsilon}}{B}\right)^\beta + C\left(\frac{T - T_0}{T_m}\right)

其中，\( \sigma \) 是应力，\( \dot{\varepsilon} \) 是应变速率，\( T \) 是绝对温度，\( T_0 \) 和 \( T_m \) 分别是参考温度和熔点，\( K \), \( A \), \( B \), \( \beta \) 和 \( C \) 是经验参数。

2. **参数估计**：通常需要实验数据来确定这些参数。你可以手动提供或者从文献中查找已知值。如果你没有实际数据，你可能需要使用非线性最小二乘法（`lsqnonlin`）或拟合函数（`fit`）来拟合模型。

3. **编写MATLAB代码**：
- 定义函数，接受应力、应变速率、温度等作为输入，返回模型预测的应力值。
- 使用数据（应力-应变速率-温度组合）创建一个向量数组（`data`）。
- 调用拟合函数，传入数据和你的模型函数。

function sig_pred = johnson_cook(K, A, B, beta, C, eps_dot, T, T0, Tm)
    % JohnsonCook模型函数
    sig_pred = K + A*(eps_dot/B)^(beta) + C * (T - T0) / Tm;
end

% 拟合数据
params = lsqnonlin(@johnson_cook, initial_guess, data{:,'Stress'}, ... % 数据列名对应参数位置
                 data{:,'Strain_rate'}, data{:,'Temperature'});

4. **查看结果**：得到拟合参数后，你可以用它们来预测新的应力值。