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采用BP神经网络算法预测断裂参数J和A2.将三点弯曲试件有限元数值实验结果作为神经网络的训练样本,经过训练得到拓扑结构为4-25-2的BP网络模型.建立了J-积分、约束参数A2这二者与裂纹尺寸、裂纹尖端附近三个应变值之间的非线性映射.结果表明:应用BP网络时,只要选取适当的传递函数、训练函数、隐含层数目、神经元个数、学习速率就可以得到较好的预测,满足应用要求. 相似文献
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裂纹尖端约束效应的评估在结构完整性分析中十分重要.基于J-A2双参数弹塑性理论,用有限元对裂纹尖端应力、应变场进行数值模拟.研究用BP神经网络预测裂纹尖端的约束效应,采用单边缺口弯曲(SENB)试件韧带上三个点的应变值作为网络的输入数据,J-积分和约束参数A2作为输出,建立神经网络.实例数值结果表明,神经网络可以很好地模拟韧带上应变值和J-积分及约束参数A2之间的非线性关系,它可用于预测带裂纹构件裂纹尖端的约束效应. 相似文献
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