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摘要:
基于灰色系统和神经网络理论,建立了预测疲劳裂纹的灰色神经网络模型,并应用此模型预测了某发射塔架钢结构连接件的疲劳裂纹扩展情况,得到了较高精度的预测结果,为疲劳裂纹预测提供了一种简单、可靠和实用的新方法;同时也为大型结构的寿命预测提供了可靠的基础.
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文献信息
篇名 基于灰色神经网络的发射塔架疲劳裂纹扩展预测
来源期刊 电测与仪表 学科 数学
关键词 GM(1,1) 灰色神经网络 疲劳裂纹扩展 小样本理论
年,卷(期) 2006,(4) 所属期刊栏目 智能技术与非电量测量
研究方向 页码范围 21-22
页数 2页 分类号 O221.3
字数 1561字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-1390.2006.04.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 师小红 中国人民解放军机械学院电气工程系 2 9 2.0 2.0
2 徐章遂 中国人民解放军机械学院电气工程系 2 9 2.0 2.0
3 孙钦蕾 中国人民解放军机械学院电气工程系 1 7 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
GM(1,1)
灰色神经网络
疲劳裂纹扩展
小样本理论
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电测与仪表
半月刊
1001-1390
23-1202/TH
大16开
哈尔滨市松北区创新路2000号
14-43
1964
chi
出版文献量(篇)
7685
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55393
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