MEModern Engineering2996-69732996-6981Art and Technology10.61369/ME.2026040037Article基于TCN-Transformer的Q195钢应力-应变曲线预测https://artdesignp.com/journal/ME/3/4/10.61369/ME.2026040037柯贤伦,孟政臣,罗毅恒2026342026-04-20应力-应变曲线是金属板材成形仿真、工艺参数设计和成形质量评价的重要基础，Q195钢在不同加载速率下呈现非线性强化特征。传统Johnson-Cook（J-C）模型形式简洁，但在室温小样本条件下难以充分描述弹塑性过渡、加工硬化及速率效应耦合关系。针对上述问题，基于9组Q195钢室温单向拉伸实验数据（样本级平均应变速率1.00×10⁻³~1.70×10⁻¹ s⁻¹），提出融合时序卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）与Transformer 编码器的序列回归模型（TCN-Transformer），用于预测不同应变速率下的完整工程应力-应变曲线。模型以工程应变、瞬时应变速率和因果平均应变速率为输入，通过TCN提取局部曲线形态，并利用Transformer Encoder建立全局加载历史依赖；采用嵌套留一交叉验证（nested leave-one-out cross-validation, nested LOOCV）进行超参数选择与泛化评估。结果表明，TCN-Transformer的MAE、RMSE和R²分别为3.40 MPa、5.22 MPa 和0.9849，优于J-C模型和SVR；其极限抗拉强度（UTS）应力MAE为1.91 MPa。特征消融与Gradient SHAP分析表明，速率相关特征对峰值强度和曲线重建均具有重要贡献。研究结果可为小样本条件下低碳钢应力-应变曲线的数据驱动建模提供参考。Q195 钢,应力- 应变曲线,TCN-Transformer,嵌套留一交叉验证,Johnson-Cook本构模型

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