典型文献
基于机器学习的含缺陷PE管道承载能力研究
文献摘要：
通过拉伸试验与DIC方法拟合得到初始弹性模量和屈服应力等相关参数,采用有限元方法,获取管道在内压、弯矩、轴向力联合载荷作用下的承载能力.在此基础上构建了包含相对深度(C/T),相对轴向长度(2A/√RT),相对周向角度(2θ/π)和无量纲参数(c)等4个参数的含局部减薄缺陷PE管道的BP神经网络模型,并结合GA优化BP神经网络模型进行对比分析.可以发现,模型的预测值与模拟的结果较为一致,表明采取GA优化BP神经网络模型的方法是可行的,为含局部减薄缺陷PE管道的智能化安全评价提供了有效方法.
文献关键词：
含缺陷管道;有限元仿真;BP神经网络;遗传算法
中图分类号：
作者姓名：
葛安杰;屠懿;彭剑
作者机构：
常州大学机械与轨道交通学院,江苏常州213164
文献出处：
引用格式：
[1]葛安杰;屠懿;彭剑-.基于机器学习的含缺陷PE管道承载能力研究)[J].常州大学学报（自然科学版）,2022(06):34-40
A类：
B类：
基于机器学习,PE,能力研究,拉伸试验,DIC,弹性模量,屈服应力,有限元方法,内压,弯矩,轴向力,联合载荷,轴向长度,2A,无量纲参数,局部减薄,GA,安全评价,含缺陷管道,有限元仿真
AB值：
0.364915
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