| 赵军华,郭万林,孟波.改进的BP神经网络在多裂纹柱体扭转中的应用[J].计算力学学报,2007,24(3):289~293 |
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| 改进的BP神经网络在多裂纹柱体扭转中的应用 |
| Application of progressed Back-Propagation neuralnetwork to multi-cracked prismatic shaft torsion |
| 修订日期：2005-05-23 |
| DOI：10.7511/jslx20073057 |
| 中文关键词: 应力强度因子,BP神经网络,MATLAB,抗扭刚度 |
| 英文关键词:stress intensity factor,Back-Propagation neural network,MATLAB,torsion rigidity |
| 基金项目:国家自然科学基金
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航空基础科学基金 |
| 赵军华 郭万林 孟波 |
| 南京航空航天大学纳米科学研究所 南京中国210016 |
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| 中文摘要: |
| 提出一种基于BP神经网络的多裂纹柱体扭转问题的数据新处理方法。以多裂纹柱体扭转问题为例,以MATLAB中的神经网络工具箱为工具,采用了改进的BP神经网络,并对其设计方案进行了详细的分析说明,发现动量参数对训练次数影响很大,而学习率对它的影响很小;采用双隐含层比单隐含层训练更稳定,收敛的也更快,同时给出了理想的学习方案。最后对柱体的抗扭刚度实验值进行快速拟合,得到了裂纹尖端的应力强度因子K3。结果证明这种设计方案计算的更精确、收敛速度更快。 |
| 英文摘要: |
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