摘要： 为丰富和发展机制清楚、分析可靠的金属材料表面残余应力压入检测技术，开展了不同工况下圆锥压入有限元仿真，基于量纲分析法，分别结合反向传播（ＢＰ）和多层感知器（ＭＬＰ）神经网络技术，建立了关联压入加载曲率与材料塑性参数、残余应力的映射网络，在此基础上提出了材料表面残余应力的仪器化压入检测方法。通过仿真数据集训练的 ＢＰ及 ＭＬＰ神经网络预测结果与仿真预设的残余应力吻合良好，且 ＢＰ神经网络的预测结果精度较优。对引入不同程度残余应力的 １８ＣｒＮｉＭｏ７－６合金钢薄片试样开展仪器化压入试验，借助已报道的 ３种金属材料锥压入试验数据，验证检测方法的可靠性。结果表明，基于 ＢＰ和 ＭＬＰ神经网络预测的残余应力结果与试验预施加应力之间的误差普遍在 ４０ＭＰａ以内。

关键词: 神经网络；残余应力；仪器化压入；有限元仿真

中图分类号: 

• Ｏ３４８．３