岸桥金属材料与焊接结构寿命预测

• 作者: 潘文超 陈琛
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 岸桥 非线性 智能算法优化 疲劳预测
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 材料科学
• 页码范围: 1603-1610
• 页数: 8页
• 分类号: TH215
• 字数: 5583字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20180062

摘要

基于不同损伤理论,利用人工智能技术来预测岸桥金属结构疲劳寿命的智能算法已经成为岸桥领域新的热点.为提高寿命预测精度,分别利用神经网络算法和支持向量机算法进行仿真实验,估算在两级载荷下的疲劳寿命.根据前人给出的实验数据,分别运用基于遗传算法优化的神经网络和基于粒子群优化的支持向量机算法对正火35#钢和调质45#钢进行疲劳仿真,描述应力与累积损伤之间的非线性关系,以及应力加载顺序对疲劳寿命的影响;并对海洋平台中最为常见的焊接管接头结构进行疲劳参数的预测,以验证经过优化的智能算法的实用性.同时与优化过的BP神经网络和支持向量机预测结果进行比较,表明优化方法对于提高智能算法的预测精度有较大作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈琛	上海海事大学物流工程学院	3	1	1.0	1.0
2	潘文超	上海海事大学物流工程学院	1	0	0.0	0.0