JC模型python代码绘制曲线

360克

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

def jc_model(epsilon, epsilon_dot, T, A, B, n, C, m, T_room, T_melt):

"""

计算考虑温度效应的 Johnson - Cook 模型的流动应力

:param epsilon: 有效塑性应变

:param epsilon_dot: 有效塑性应变率

:param T: 当前温度

:param A: 初始屈服应力

:param B: 硬化常数

:param n: 硬化指数

:param C: 应变率常数

:param m: 热软化指数

:param T_room: 室温

:param T_melt: 熔化温度

:return: 流动应力

"""

epsilon_dot_star = epsilon_dot / 1.0

T_star = (T - T_room) / (T_melt - T_room)

sigma = (A + B * (epsilon ** n)) * (1 + C * np.log(epsilon_dot_star)) * (1 - T_star ** m)

return sigma

# 材料参数

A = 200 # 初始屈服应力 (MPa)

B = 500 # 硬化常数 (MPa)

n = 0.2 # 硬化指数

C = 0.01 # 应变率常数

m = 1.0 # 热软化指数

T_room = 298 # 室温 (K)

T_melt = 1800 # 熔化温度 (K)

# 应变范围

epsilon = np.linspace(0, 1, 100)

# 不同的应变率

epsilon_dots = [1, 100]

# 不同的温度

temperatures = [300, 600, 900]

# 设置图片清晰度

plt.rcParams['figure.dpi'] = 300

# 绘制不同应变率和温度组合下的曲线

for epsilon_dot in epsilon_dots:

fig, ax = plt.subplots()

for T in temperatures:

stress = jc_model(epsilon, epsilon_dot, T, A, B, n, C, m, T_room, T_melt)

ax.plot(epsilon, stress, label=f'$T = {T} K$')

# 设置图形标签和标题

ax.set_xlabel('有效塑性应变 $\epsilon$')

ax.set_ylabel('流动应力 $\sigma$ (MPa)')

ax.set_title(f'Johnson - Cook 模型，$\dot{{\epsilon}} = {epsilon_dot} s^{{-1}}$')

ax.legend()

ax.grid(True)

# 显示图形

plt.show()

不考虑温度效应的jc曲线代码：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

def jc_model(epsilon, epsilon_dot, A, B, n, C):

"""

计算不考虑温度效应的 Johnson - Cook 模型的流动应力

:param epsilon: 有效塑性应变

:param epsilon_dot: 有效塑性应变率

:param A: 初始屈服应力

:param B: 硬化常数

:param n: 硬化指数

:param C: 应变率常数

:return: 流动应力

"""

epsilon_dot_star = epsilon_dot / 1.0

sigma = (A + B * (epsilon ** n)) * (1 + C * np.log(epsilon_dot_star))

return sigma

# 材料参数

A = 200 # 初始屈服应力 (MPa)

B = 500 # 硬化常数 (MPa)

n = 0.2 # 硬化指数

C = 0.01 # 应变率常数

# 应变范围

epsilon = np.linspace(0, 1, 100)

# 修改后的不同应变率

epsilon_dots = [0.001, 0.1, 0, 1, 10, 100, 1000]

# 设置图片清晰度

plt.rcParams['figure.dpi'] = 300

# 绘制不同应变率下的曲线

fig, ax = plt.subplots()

for epsilon_dot in epsilon_dots:

if epsilon_dot == 0:

# 应变率为 0 时，对数无意义，此处可单独处理

stress = A + B * (epsilon ** n)

else:

stress = jc_model(epsilon, epsilon_dot, A, B, n, C)

ax.plot(epsilon, stress, label=f'$\dot{{\epsilon}} = {epsilon_dot} s^{{-1}}$')

# 设置图形标签和标题

ax.set_xlabel('有效塑性应变 $\epsilon$')

ax.set_ylabel('流动应力 $\sigma$ (MPa)')

ax.set_title('不考虑温度效应的 Johnson - Cook 模型')

ax.legend()

ax.grid(True)

# 显示图形

plt.show()

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