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摘要:
采用混合均匀试验设计法细化铺层参数,确定试验方案,仿真叶片的Tsai-Wu失效因子和最大位移;根据分析结果,构建具有预测能力的径向基神经网络模型,通过计算网络预测值与仿真分析值误差、均方差与均方根值,验证网络模型的可靠性;在完成训练的径向基神经网络中应用遗传算法,径向基神经网络预测值作为遗传算法的输入,对铺层角度、±x°铺层厚度比例和铺层顺序进行迭代求解,获得优化的铺层参数组合.实例表明:优化后叶片的刚度、强度得到改善,验证了方法的可行性和有效性.
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文献信息
篇名 基于径向基神经网络的风力机叶片铺层优化
来源期刊 太阳能学报 学科 工学
关键词 径向基神经网络 遗传算法 结构性能 优化 铺层参数 风力机叶片
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 229-234
页数 6页 分类号 TK83
字数 语种 中文
DOI
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作者信息
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1 张兰挺 25 67 5.0 7.0
2 赵清鑫 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
径向基神经网络
遗传算法
结构性能
优化
铺层参数
风力机叶片
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太阳能学报
月刊
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1980
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