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GA-BP神经网络的点蚀坑应力集中系数预测
文献摘要：
应用人工神经网络具有高度非线性映射功能,对腐蚀点蚀坑的应力集中系数进行预测.将遗传算法GA(Genetic Algorithm)和反向传播BP(Back Propagation)神经网络相结合建立了预测应力集中系数的GA-BP神经网络模型.运用该模型分别对含半椭球蚀坑圆棒在单轴拉伸和弯曲载荷下的应力集中系数随深径比的变化进行预测,并与BP神经网络预测结果以及有限元计算所得结果相对比.结果表明,GA-BP算法的神经网络预测精度要高于BP网络的,与有限元计算结果吻合度更高(误差在1.5％以内),说明GA-BP神经网络可以用于预测应力集中系数.
文献关键词：
应力集中系数;GA-BP神经网络;有限元
中图分类号：
作者姓名：
荆炀;俞树荣;李淑欣
作者机构：
兰州理工大学石油化工学院,甘肃兰州730050;甘肃省特种设备检验检测研究院,甘肃 兰州730050
文献出处：
引用格式：
[1]荆炀;俞树荣;李淑欣-.GA-BP神经网络的点蚀坑应力集中系数预测)[J].热加工工艺,2022(06):44-47
A类：
B类：
GA,点蚀坑,应力集中系数,人工神经网络,高度非线性,非线性映射,Genetic,Algorithm,反向传播,Back,Propagation,椭球,圆棒,单轴拉伸,弯曲载荷,深径比,神经网络预测,有限元计算,计算所,吻合度
AB值：
0.27351
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