基于BP网络的蜂窝铝芯力学性能预测与灵敏度分析

• 作者: 肖春芽 谢桂兰 贺礼财
• 来源期刊: 材料导报
• 学科: 工学
• 关键词: 蜂窝铝芯 性能预测 灵敏度分析 均匀化 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（24）
• 所属期刊栏目: 计算模拟
• 页码范围: 144-148
• 页数: 5页
• 分类号: TB30
• 字数: 2532字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1005-023X.2014.24.033

摘要

以蜂窝铝芯几何结构参数对其面内等效性能影响为研究对象,将正交试验和均匀化理论与有限元相结合来获得数据样本,建立了蜂窝铝芯几何结构参数与其等效弹性性能参数之间复杂非线性映射关系的网络模型,并利用贝叶斯正则化算法,实现了BP神经网络对蜂窝铝芯力学性能的预测.在较少样本数据的情况,可以较高精度地预测胞元结构参数对蜂窝铝芯等效性能的影响规律.提取该BP模型中各层的权值,运用Garson算法得到各结构参数对蜂窝铝芯等效力学性能影响程度的灵敏度系数,结果表明灵敏度分析可评估结构参数对等效力学性能的影响,可为蜂窝铝芯设计提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢桂兰	湘潭大学机械工程学院	59	428	12.0	18.0
2	贺礼财	湘潭大学机械工程学院	2	11	2.0	2.0
3	肖春芽	湘潭大学机械工程学院	2	11	2.0	2.0