典型文献
基于BP神经网络的I型金属夹芯板极限强度预测
文献摘要：
[目的]针对过去对I型金属夹芯板的极限强度评估不完善的问题,提出一种采用BP人工神经网络的方法来定量确定各相关参数对I型金属夹芯板极限强度的影响.[方法]首先,采用非线性有限元法研究I型金属夹芯板在面内轴向压缩载荷条件下的极限强度;然后,构造BP神经网络以对不同面板柔度系数βp、腹板柔度系数βw和梁柱柔度系数λ下I型金属夹芯板的极限强度进行预测;最后,提出采用人工神经网络权值和偏置法预测I型金属夹芯板极限强度的公式.[结果]针对所计算的算例尺寸,显示采用BP神经网络方法的极限强度预测的均方差MSE和相关系数R分别为0.0012和0.9818,所构建的神经网络模型具有较好的预测精度,最大误差不超过10％.[结论]所得结论可为I型金属夹芯板在船体结构中的应用提供参考.
文献关键词：
I型金属夹芯板;BP人工神经网络;极限强度;非线性有限元法;预测
中图分类号：
作者姓名：
卫钰汶;仲强;王德禹
作者机构：
上海交通大学 海洋工程国家重点实验室,上海 200240
文献出处：
引用格式：
[1]卫钰汶;仲强;王德禹-.基于BP神经网络的I型金属夹芯板极限强度预测)[J].中国舰船研究,2022(02):125-134
A类：
B类：
金属夹,夹芯板,板极,极限强度,强度预测,强度评估,人工神经网络,量确定,非线性有限元法,轴向压缩,压缩载荷,载荷条件,柔度,腹板,梁柱,权值,偏置,神经网络方法,MSE,最大误差,船体结构
AB值：
0.210509
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