首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于BP网络的蜂窝铝芯力学性能预测与灵敏度分析
引用本文:谢桂兰,贺礼财,肖春芽.基于BP网络的蜂窝铝芯力学性能预测与灵敏度分析[J].材料导报,2014,28(24):144-148.
作者姓名:谢桂兰  贺礼财  肖春芽
作者单位:湘潭大学机械工程学院,湘潭,411105
摘    要:以蜂窝铝芯几何结构参数对其面内等效性能影响为研究对象,将正交试验和均匀化理论与有限元相结合来获得数据样本,建立了蜂窝铝芯几何结构参数与其等效弹性性能参数之间复杂非线性映射关系的网络模型,并利用贝叶斯正则化算法,实现了BP神经网络对蜂窝铝芯力学性能的预测。在较少样本数据的情况,可以较高精度地预测胞元结构参数对蜂窝铝芯等效性能的影响规律。提取该BP模型中各层的权值,运用Garson算法得到各结构参数对蜂窝铝芯等效力学性能影响程度的灵敏度系数,结果表明灵敏度分析可评估结构参数对等效力学性能的影响,可为蜂窝铝芯设计提供参考。

关 键 词:蜂窝铝芯  性能预测  灵敏度分析  均匀化  BP神经网络

Mechanical Properties Prediction and Sensitivity Analysis for Aluminum Honeycomb Core Structure Based on BP Neural Network
XIE Guilan,HE Licai,XIAO Chunya.Mechanical Properties Prediction and Sensitivity Analysis for Aluminum Honeycomb Core Structure Based on BP Neural Network[J].Materials Review,2014,28(24):144-148.
Authors:XIE Guilan  HE Licai  XIAO Chunya
Affiliation:XIE Guilan;HE Licai;XIAO Chunya;School of Mechanical Engineering,Xiangtan University;
Abstract:
Keywords:aluminum honeycomb core  performance prediction  sensitivity analysis  homogenization  BP neural network
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号