| 基于改进神经网络的疲劳裂纹扩展速率预测 |
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| 引用本文： | 顾玉钢,夏智海,庄力健. 基于改进神经网络的疲劳裂纹扩展速率预测[J]. 合肥工业大学学报(自然科学版), 2008, 31(6) |
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| 作者姓名： | 顾玉钢 夏智海 庄力健 |
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| 摘 要： | 裂纹的萌生与扩展是一个复杂的非线性动力学过程,裂纹扩展速率具有非线性动力学系统的混沌现象和自组织特征.将BP神经网络和L-M贝叶斯正则化算法相结合,可使BP神经网络在推广能力、收敛速度和逼近精度上能够获得很大的提高.文章利用16MnR钢CT试样实测数据进行网络训练,训练好的神经网络可以对该材料的疲劳裂纹扩展速率进行较为精确的预测.
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| 关 键 词： | 疲劳裂纹扩展速率 BP神经网络 贝叶斯正则化算法 压力容器 |
Prediction of the fatigue crack growth rate based on improved neural network |
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| GU Yu-gang,XIA Zhi-hai,ZHUANG Li-jian. Prediction of the fatigue crack growth rate based on improved neural network[J]. Journal of Hefei University of Technology(Natural Science), 2008, 31(6) |
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| Authors: | GU Yu-gang XIA Zhi-hai ZHUANG Li-jian |
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