基于神经网络的金属材料疲劳裂纹扩展规律的预测

摘要：

人工神经网络是新型的复杂系统预测方法。本文针对金属疲劳裂纹扩展速率建立了 BP 神经网络,并以部分应力比 LD2锻造铝合金疲劳裂纹试验数据作为训练样本,训练建立好的 BP 神经网络；以另一部分应力比条件下的试验数据作为预测样本,验证训练好的 BP 神经网络的预测能力。仿真结果表明,BP 神经网络能够方便地获得不同应力比下的疲劳裂纹扩展速率,对训练样本和测试样本都具有良好的泛化能力。该方法充分利用了已有数据,减少了疲劳试验次数,具有工程应用价值。

关键词：疲劳裂纹扩展速率、神经网络、金属材料

分类号：TG115(金属学与热处理)

在线出版日期：2013-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：66-68