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基于改进神经网络的疲劳裂纹扩展速率预测.pdf
第31卷第6期 合肥工业大学学报(自然科学版) V01.31No.6
0FTECHNOL03Y
2008年6月 JOURNALOFHEFEIUNIVERSrrY Jun.2008
基于改进神经网络的疲劳裂纹扩展速率预测
顾玉钢1一, 夏智海3, 庄力健1’2
自动化学院,黑龙江哈尔滨150001)
摘要:裂纹的萌生与扩展是一个复杂的非线性动力学过程,裂纹扩展速率具有非线性动力学系统的混沌现
象和自组织特征。将BP神经网络和L_M贝叶斯正则化算法相结合,可使BP神经网络在推广能力、收敛速
度和逼近精度上能够获得很大的提高。文章利用16MnR钢CT试样实测数据进行网络训练,训练好的神经
网络可以对该材料的疲劳裂纹扩展速率进行较为精确的预测。
关键词:疲劳裂纹扩展速率;BP神经网络,贝叶斯正则化算法;压力容器
文献标识码:A 文章编号:1003-5060(2008)06-0937-05
中图分类号:0346.2;TPl83
of crack rate neuralnetwork
Predictionthe basedon
fatiguegrowth improved
GU Zhi—hai3,ZHUANG
Yu-gan91一,XIA Li-jianl’2
(1.ChinaNationalTechnologyResearchCenteronPressureVesseland ErIgineering,Hefei230031,China;2.HefeiG蛳二
PipelineSafety
eral Research of 150001,
Machinery Institute,Hefei230031,China;3.CollegeAutomation,HarbinEngineeringUniversity,Harbin
China)
Abstract:Theinitiationand of cracksareanonlinear thefa-
propagationfatigue dynamicprocess,and
crack rateischaracterizedaschaosand
tigue growth self-organization.The
iscombinedwiththe networkto
M)Bayesianregularizationalgorithm
BP
makethe networkachievebetter of and
generalization,fasterspeedconvergencehigherlearning
istrained the dataof16MnRsteelCT
network
accuracy.The byusingexperimental specimens,and
thenthe crack rateofotherCT isforecasted thetrainedneural
fatiguegrowth specimens accura
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