Utilisation Des Réseaux De Neurones Pour Modéliser Le Comportement Non Linéaire Des Matériaux Magnétostrictifs Sous L'éffet De Contrainte Mécanique

Résumé: Les Matériaux intelligents ont connu un développement important dans le domaine scientifique dans l'aviation, l'aérospatiale, l'industrie automobile, le secteur biomédical, en particulier dans le domaine du génie électrique, ainsi que sont caractérisés par un fort couplage entre les phénomènes magnétiques et mécaniques, Ces effets sont fortement non linéaires et hystérétiques. Ses performances exceptionnelles ont fait que ce matériau soit très demandé dans toutes sortes d'industries. L'intérêt porté à l’hystérésis n’est pas dû seulement à une urgence technologique mais aussi au besoin de compréhension du mécanisme physique responsable de ce phénomène. C’est pour cette raison que de nombreux mathématiciens et physiciens se sont intéressés au développement des outils capables de décrire correctement le phénomène. La formule analytique de calcul de l’allongement λ dans l'ancien modèle du Jiles-Atherton est un petit peu imprécise et prenez longue de temps pour calculer, dans ce cas les valeurs d'allongement magnétique λ affectées par les différentes contraintes mécaniques σ obtenues par réseaux neuraux ont été injectées dans l'ancien modèle de Jiles-Atherton, Nous avons donc un nouveau modèle pour Sablic-Jiles-Atherton. La précision des résultats obtenus et la rapidité de calcul prouvent la validité de l'hypothèse, nous avons contribué à la simulation et à l'étude du comportement mécanique et magnétique des matériaux magnétostrictifs en utilisant la méthode du réseau de neurone.

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