基于多策略改进神经网络的力学性能近似估算

介绍了应用于Q235焊接力学性能的神经网络近似分析方法,开展了焊接力学性能的样本数据对神经网络近似估算的实验研究,为提高估算的准确度,提出了一种新的基于融合多策略混合粒子群优化BP算法(MSBPA)应用于焊接性能数据的非线性映射处理,建立了估算模型。将估算模型应用于Q235焊接力学性能估算分析。为验证算法的有效性,分别运用了融合多策略混合粒子群优化BP算法、遗传算法优化BP算法和传统BP算法对焊接性能近似估算问题进行对比仿真分析。结果表明:基于融合多策略混合粒子群优化BP估算模型对Q235焊接力学性能有较好的非线性拟合能力,估算值与实验值间最大相对误差仅为3. 5%,具有较优的估算准确性。