典型文献
基于BP神经网络的力学行为模型构建方法
文献摘要：
为研究材料在高速撞击、爆炸等动载荷作用下的动态力学行为,提出一种误差反传(back propagation,BP)神经网络、有限元计算相结合的力学行为模型构建方法.研究试样的弹性模量、泊松比、屈服强度等参数对应力和应变特性的影响规律.选取对材料力学行为影响较大的材料参数作决策变量,结合拉丁重心泰森多边形(latin centroidal voronoi tes-sellations,LCVT)抽取决策变量组合,通过有限元计算得到样本集合,采用BP神经网络构建决策变量得到应力和应变的映射关系模型.基于霍普金森压杆试验数据,采用该方法构建材料力学行为模型并验证.结果表明:仿真结果与试验数据较吻合,应力误差在1％以内,应变误差在3％以内,此方法构建的模型可有效预测材料的力学行为.
文献关键词：
人工神经网络;有限元计算;霍普金森压杆;力学行为
中图分类号：
作者姓名：
李孟奇;屈美娇;何卫锋;庞智聪;季佳余
作者机构：
西安工程大学机电工程学院,陕西西安710600;空军工程大学等离子体动力学重点实验室,陕西西安710038;西安交通大学机械工程学院,陕西西安710049;西安交通大学航空航天学院,陕西西安710049
文献出处：
引用格式：
[1]李孟奇;屈美娇;何卫锋;庞智聪;季佳余-.基于BP神经网络的力学行为模型构建方法)[J].兵器材料科学与工程,2022(03):1-7
A类：
latin,centroidal,sellations,LCVT
B类：
行为模型,构建方法,高速撞击,动载荷,动态力学行为,back,propagation,有限元计算,弹性模量,泊松比,屈服强度,材料力学,行为影响,材料参数,作决策,决策变量,拉丁,泰森多边形,voronoi,tes,变量组合,样本集合,网络构建,构建决策,映射关系,关系模型,霍普金森压杆试验,建材,人工神经网络
AB值：
0.326456
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