MATLAB模拟理想弹塑性应力应变曲线教程

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资源摘要信息: 本资源提供了通过MATLAB编程实现理想弹塑性应力应变曲线的模拟方法。理想弹塑性材料是一种在弹性范围内遵循胡克定律(Hooke's Law),而在屈服应力达到后不再增加应力,即使变形继续增加的材料模型。理想弹塑性材料的行为是塑性力学研究中的一个重要课题,广泛应用于工程、建筑、材料科学等领域。 知识点详细说明: 1. 理想弹塑性模型:理想弹塑性是材料力学模型的一种,它将材料在受力后的变形分为两个阶段:弹性阶段和塑性阶段。在弹性阶段,应力与应变成正比,满足胡克定律;一旦达到材料的屈服极限,进入塑性阶段,应力保持恒定(理想化模型),即使继续发生塑性变形也不会增加。 2. 塑性力学:塑性力学是研究材料在外力作用下发生不可逆变形的科学。它关注材料从弹性变形过渡到塑性变形的条件、塑性变形发展的规律以及塑性变形对材料性能的影响。在塑性力学中,经常使用应力应变曲线来描述材料的力学行为。 3. 弹塑性MATLAB模拟:MATLAB是一种广泛应用于数值计算、数据分析和可视化的编程语言和环境。在本资源中,通过编写MATLAB脚本文件“perf_plas_J2.m”,可以模拟和绘制出材料在加载过程中的理想弹塑性应力应变曲线。这对于工程设计、材料选择以及教学演示都具有重要的意义。 4. J2流动理论:在塑性力学中,J2流动理论是一种描述材料塑性行为的理论模型,它基于第二不变量(J2)来描述材料的屈服和流动准则。J2流动理论假定材料的屈服条件与应力状态的第二不变量有关,能够很好地预测材料在复杂应力状态下的塑性行为。 5. MATLAB编程实现:在“perf_plas_J2.m”文件中,将需要定义材料的弹性模量、屈服强度等参数,建立相应的应力应变关系,并采用数值方法计算材料在外力作用下的响应。最终通过MATLAB的绘图功能,绘制出材料的应力应变曲线。 在进行MATLAB编程时,可能会用到的函数和方法包括: - 初始化参数:定义材料属性,如弹性模量、屈服应力等; - 应力计算:根据加载条件计算当前应力状态; - 应变计算:根据加载路径计算当前应变状态; - 条件判断:通过比较应力与屈服应力来判断材料是否进入塑性状态; - 循环或迭代:模拟加载过程中应力应变的连续变化,直到达到预定的加载条件; - 数据输出和图形绘制:将计算结果输出,并使用MATLAB的绘图命令绘制应力应变曲线。 通过本资源提供的“perf_plas_J2.m”文件,用户将能够直观地看到理想弹塑性材料在不同应力水平下的应力应变行为,并可用于进一步的材料分析和工程应用。

纠正代码:trainsets = pd.read_csv('/Users/zhangxinyu/Desktop/trainsets82.csv') testsets = pd.read_csv('/Users/zhangxinyu/Desktop/testsets82.csv') y_train_forced_turnover_nolimited = trainsets['m3_forced_turnover_nolimited'] X_train = trainsets.drop(['m3_P_perf_ind_all_1','m3_P_perf_ind_all_2','m3_P_perf_ind_all_3','m3_P_perf_ind_allind_1',\ 'm3_P_perf_ind_allind_2','m3_P_perf_ind_allind_3','m3_P_perf_ind_year_1','m3_P_perf_ind_year_2',\ 'm3_P_perf_ind_year_3','m3_forced_turnover_nolimited','m3_forced_turnover_3mon',\ 'm3_forced_turnover_6mon','m3_forced_turnover_1year','m3_forced_turnover_3year',\ 'm3_forced_turnover_5year','m3_forced_turnover_10year',\ 'CEOid','CEO_turnover_N','year','Firmid','appo_year'],axis=1) y_test_forced_turnover_nolimited = testsets['m3_forced_turnover_nolimited'] X_test = testsets.drop(['m3_P_perf_ind_all_1','m3_P_perf_ind_all_2','m3_P_perf_ind_all_3','m3_P_perf_ind_allind_1',\ 'm3_P_perf_ind_allind_2','m3_P_perf_ind_allind_3','m3_P_perf_ind_year_1','m3_P_perf_ind_year_2',\ 'm3_P_perf_ind_year_3','m3_forced_turnover_nolimited','m3_forced_turnover_3mon',\ 'm3_forced_turnover_6mon','m3_forced_turnover_1year','m3_forced_turnover_3year',\ 'm3_forced_turnover_5year','m3_forced_turnover_10year',\ 'CEOid','CEO_turnover_N','year','Firmid','appo_year'],axis=1) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=10, random_state=42) rfc.fit(X_train, y_train_forced_turnover_nolimited) y_pred = rfc.predict_proba(X_test) # 计算AUC值 auc = roc_auc_score(y_test_forced_turnover_nolimited, y_pred) # 输出AUC值 print('测试集AUC值为:', auc)

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