基于RBF神经网络的复合材料层合壳荷载识别

• 作者: 董会丽 郑世杰
• 来源期刊: 工程力学
• 学科: 工学
• 关键词: 有限元分析 荷载识别 RBF神经网络 固体壳 压电传感器
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 基本方法
• 页码范围: 64-67
• 页数: 4页
• 分类号: TB33|O316
• 字数: 2342字
• 语种: 中文

摘要

针对有限元逆分析方法进行荷载识别的大计算量的缺陷,以及鉴于传统的BP网络的速度慢和局部极小值问题,该文提出了将有限元方法与径向基函数(Radial Base Function,简记为RBF)神经网络结合对受集中载荷作用的壳体结构进行荷载识别.通过有限元方法计算出压电元件的集聚电荷,以该电荷来构建训练样本对网络进行训练,再将没有进行训练的电荷数据送入到训练好的PBF神经网络进行预测,实现对壳体结构荷载的作用位置和大小的评估.最后给出了对壳体结构荷载识别的算例,结果表明该方法计算速度快、精度高、具有较好的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑世杰	南京航空航天大学智能材料与结构航空科技重点实验室	32	223	8.0	13.0
2	董会丽	南京航空航天大学智能材料与结构航空科技重点实验室	2	19	1.0	2.0