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FRONTIERDISCUSSION|前沿探讨
基于神经网络的CFRP冲击失效预测研究
张显俊龚巍俊李秋节范秋寒秦国锋
广西师范大学职业技术师范学院广西桂林541004
摘要：针对CFRP材料的冲击失效预测问题，采用CFRP板开展冲击实验，基于ABAQUS建立仿真分析模型，
比较仿真分析与实验测试的冲击载荷，相对误差低于3.3%，说明了仿真分析方法的有效性。改变冲击
能量、冲击角度和CFRP厚度，设计正交实验，基于仿真分析模型获得冲击载荷。将仿真冲击载荷、
冲击角度、厚度抽象为神经网络输入神经元参数，基于神经网络理论，建立冲击载荷预测模型，
CFRPBP
调整训练参数并重新排列进行模型训练。结果表明，文章模型预测准确度较高。
关键词：CFRP材料神经网络
StudyonCFRPImpactFailureStudybasedonNeuralNetwork
ZhangXianjunGongWeijunLiQiujieFanQiuhanQinGuofeng
AbstractFortheimpactfailurepredictionofCFRPmaterials,CFRPboardisusedtocarryouttheimpactexperiment,establishasimulationanalysismodelbased
：
onABAQUS,comparetheimpactloadofsimulationanalysisandexperimentaltest,andtherelativeerrorwaslessthan3.3%,whichdemonstrates
theeffectivenessofthesimulationanalysismethod.Thestudychangestheimpactenergy,impactangleandCFRPthickness,designstheorthogonal
experiments,andobtainstheimpactloadbasedonthesimulationanalysismodel.Thesimulatedimpactload,impactAngleandCFRPthickness
areabstractedintotheinputneuronparametersoftheneuralnetwork.BasedontheBPneuralnetworktheory,theimpactloadpredictionmodelis
established,andthetrainingparametersareadjustedandrearrangedformodeltraining.Theresultsshowthatthepresentmodelhasahighprediction
accuracy.
Keywords：CFRPMaterial,NeuralNetwork
1前言果表明复合材料抗冲击性能与厚度有关，并效处理各学科领域中复杂多变的数据关系中。
CFRP（碳纤维增强树脂基复合材料）具且存在最优撞击角度，使抗冲击性能最大。本文首先进行冲击试验采集数据，再使用
有重量轻、高强度和高耐冲击性等特性，被现有研究表明复合材料的抗冲击性能与冲击ABAQUS进行有限元仿真并记录数据，验证
应用于汽车、航空等行业。CFR
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