基于相对误差平方和的神经网络预测镁合金多轴疲劳寿命

• 作者: 岑恺 熊缨
• 来源期刊: 机械工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 相对误差平方和 镁合金 疲劳寿命
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 材料科学与工程
• 页码范围: 73-81
• 页数: 9页
• 分类号: TG156
• 字数: 4379字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3901/JME.2016.04.073

摘要

提出一种以相对误差平方和(Sum squared relative error，SSRE)作为误差性能函数的反向传播(Back propagation，BP)神经网络算法(SSRE-BP)，针对3种不同镁合金 AZ31B、ZK60和 AZ61A 在单轴拉压、纯扭、45°比例和90°圆形非比例等4种不同加载路径下的疲劳寿命进行预测。并与以均方误差(Mean squared error，MSE)作为误差性能函数的传统BP神经网络(MSE-BP)以及基于临界平面法的SWT疲劳损伤模型预测的结果进行比较。结果表明，在3种镁合金材料总共138组疲劳数据中，神经网络只有一组预测值在3倍偏差界限外，而用SWT预测结果分别有16组、13组、10组数据在3倍偏差界限外。两种BP神经网络能够较好地预测镁合金不同加载路径下的疲劳寿命，相比于SWT疲劳模型预测的寿命在精度上有较大幅度的提升。其中，SSRE-BP算法的精度略高于传统的MSE-BP算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊缨	浙江工业大学机械工程学院	18	153	6.0	12.0
2	岑恺	浙江工业大学机械工程学院	1	7	1.0	1.0