一种多物理参数响应的神经网络本构模型构建方法

本发明公开一种多物理参数响应的神经网络本构模型构建方法，基于传统Arrhenius方程，通过融合注意力分阶段优化算法(ASOA)和全连接神经网络(FCNN)，实现应力‑应变关系的高精度建模。包含如下步骤：获得密集的插值应力数据集；将插值数据代入Arrhenius模型中，以求解模型参数α、A、n、Q的最优组合；引入基于注意力机制的分阶段优化算法，依次采用Nelder‑Mead、L‑BFGS‑B和遗传算法对不同误差层级数据点进行三阶段批量优化，提取材料参数并确定临界应变εc，剔除弹性阶段数据；对所有训练数据进行特征工程分析，构建综合输入影响权重矩阵；采用余弦退火双误差动态调节函数与带振幅衰减的学习率调整策略提升模型收敛速度与精度；利用训练好的FCNN对全范围变形条件下的材料参数进行预测。