基于改进的BP神经网络的有初始几何缺陷的薄壁箱形结构承载能力的预测
기우개진적BP신경망락적유초시궤하결함적박벽상형결구승재능력적예측
PREDICTION OF THE BEARING CAPACITY OF THIN-WALLED BOX WITH GEOMETRIC IMPERFECTION USING BP NEURAL NETWORK
  • 万方数据
    机械强度 궤계강도
    JOURNAL OF MECHANICAL STRENGTH
    2006年 2期 292-296 ,共5页

    夏守长%刘刚%奚立峰%胡宗武

    하수장%류강%해립봉%호종무

    BP神经网络%几何缺陷%薄壁箱形结构%强度%稳定性 BP神經網絡%幾何缺陷%薄壁箱形結構%彊度%穩定性
    BP신경망락%궤하결함%박벽상형결구%강도%은정성
    采用改进的BP(back propagation)神经网络代替非线性有限元法,研究有初始几何缺陷的薄壁箱形结构的承载能力.在神经网络学习过程中,通过不断调整每一层的权重值和阈值的方法来改进算法,加快计算的进程;同时,讨论预测过程中神经网络的拓扑结构和结构参数的选择,将预测结果与有限元法计算结果比较后表明该方法的有效性.最后,通过实例说明BP神经网络预测在工程中的应用.
    채용개진적BP(back propagation)신경망락대체비선성유한원법,연구유초시궤하결함적박벽상형결구적승재능력.재신경망락학습과정중,통과불단조정매일층적권중치화역치적방법래개진산법,가쾌계산적진정;동시,토론예측과정중신경망락적탁복결구화결구삼수적선택,장예측결과여유한원법계산결과비교후표명해방법적유효성.최후,통과실례설명BP신경망락예측재공정중적응용.
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