基于人工神经网络的多处损伤加筋板剩余强度预测

基于人工神经网络的多处损伤加筋板剩余强度预测

用BP神经网络算法对多处损伤加筋板的剩余强度数据进行训练学习,将预测值和3种经典分析方法的计算值与实验值进行对比,结果表明,ANN法预测值与实验值吻合得最好,LMC修正法和WSU3修正法次之,Swift塑性区连通法最差.最后用所建立的BP网络对不同主裂纹半长和韧带长度的剩余强度进行了预测,结果发现,在其他参数不变的情况下,不管是双筋条还是三筋条加筋板,剩余强度总是随主裂纹半长的增加而成线性降低,随韧带长度的增加而成线性增加,但双筋条加筋板比三筋条加筋板对主裂纹半长和韧带长度的变化更加敏感.

作 者： 杨茂胜 陈跃良 郁大照 Yang Maosheng Chen Yueliang Yu Dazhao   作者单位： 杨茂胜,Yang Maosheng(海军航空工程学院研究生队,山东烟台,264001)

陈跃良,郁大照,Chen Yueliang,Yu Dazhao(海军航空工程学院青岛分院,山东青岛,266041) 

刊 名： 中国工程科学  ISTIC 英文刊名： ENGINEERING SCIENCE  年，卷(期)： 2008 10(5)  分类号： V215.5  关键词： .神经网络   多处损伤   加筋板   剩余强度  

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