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基于Levenberg-Marquardt算法的应力集中预测 被引量:7

Prediction of Stress Concentration Based on Levenberg-Marquardt Algorithm
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摘要 应用应变电测的基本原理及技术 ,测量所研究试件应力集中附近处的应变值 以神经网络技术为基础 ,采用单隐层网络结构 ,以Levenberg -Marquardt算法来训练网络 笔者在收集已有相关资料的基础上 ,对应力集中处的最大值进行了预测 通过与常用的应力集中预测模型进行数值计算比较 ,表明该模型预测精度高 ,可靠性强 模型中所采用的数据预处理方法 。 Stresses near a region of stress concentration are measured by using the fundamental theory and technology of electric measurement of strain gauge. A single hidden hierarchical neural network is applied to build up a model that uses a Levenberg Marquardt algorithm to train the neural network. Based on collected data in question, prediction of the maximum stress in terms of stresses measured has been developed. The results indicate that it has higher precision and reliability in prediction when compared through numerical computation with other typical stress concentration models. In addition, the pre processing method of data adopted in this paper greatly enhances the scope of application of the model.
出处 《江苏理工大学学报(自然科学版)》 2001年第6期84-87,共4页 Journal of Jiangsu University of Science and Technology(Natural Science)
基金 江苏省自然科学基金资助项目 (BK9910 9)
关键词 应力集中 应变电测 人工神经网络 LEVENBERG-MARQUARDT算法 预测模型 stress concentration electric measurement of strain gauge artificial neutral network Levenberg Marquardt algorithm
  • 相关文献

参考文献6

二级参考文献12

  • 1任传波,于万明,云大真.求解超定线性方程组及其相关问题的神经网络算法[J].大连理工大学学报,1996,36(4):419-423. 被引量:6
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  • 4焦李成,神经网络计算,1992年
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  • 10苏虹,荆广生.确定应力集中的三应变片测定法[J]实验力学,1990(02).

共引文献42

同被引文献40

引证文献7

二级引证文献73

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