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基于BP神经网络的I型金属夹芯板的极限强度预测

卫钰汶 仲强 王德禹

卫钰汶, 仲强, 王德禹. 基于BP神经网络的I型金属夹芯板的极限强度预测[J]. 中国舰船研究. doi: 10.19693/j.issn.1673-3185.02335
引用本文: 卫钰汶, 仲强, 王德禹. 基于BP神经网络的I型金属夹芯板的极限强度预测[J]. 中国舰船研究. doi: 10.19693/j.issn.1673-3185.02335
The ultimate strength prediction of I-core sandwich plate based on BP neural network[J]. Chinese Journal of Ship Research. doi: 10.19693/j.issn.1673-3185.02335
Citation: The ultimate strength prediction of I-core sandwich plate based on BP neural network[J]. Chinese Journal of Ship Research. doi: 10.19693/j.issn.1673-3185.02335

基于BP神经网络的I型金属夹芯板的极限强度预测

doi: 10.19693/j.issn.1673-3185.02335
基金项目: 国家级-国家自然科学基金(51979163)
详细信息
  • 中图分类号: U661.43

The ultimate strength prediction of I-core sandwich plate based on BP neural network

  • 摘要: 摘 要:【目的】针对过去对I型金属夹芯板的极限强度评估不完善的问题,提出一种采用 BP人工神经网络方法定量地确定各相关参数对I型金属夹芯板极限强度的影响。 【方法】首先,采用非线性有限元法研究了I型金属夹芯板在面内压缩载荷条件下的极限强度。其次,构造BP神经网络对不同面板柔度系数、腹板柔度系数、梁柱柔度系数下的I型金属夹芯板的极限强度进行预测。最后,提出了用人工神经网络权值和偏置法预测I型金属夹芯板极限强度的公式。 【结果】针对本文所计算的算例尺寸,采用BP神经网络方法的极限强度预测的均方差(MSE)和相关系数(R)分别为0.0012和0.9825,所构建的神经网络模型具有较好的预测精度,最大误差不超过10%。 【结论】所得结论可为I型金属夹芯板在船体结构中的应用提供参考。
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-03-30
  • 网络出版日期:  2021-05-26

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