基于BP神经网络的I型金属夹芯板极限强度预测

• 作者: 卫钰汶 仲强 王德禹
• 来源期刊: 中国舰船研究
• 学科: 交通运输
• 关键词: I型金属夹芯板 BP人工神经网络 极限强度 非线性有限元法 预测
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 结构与装置|Ship Structure and Fittings
• 页码范围: 125-134
• 页数: 10页
• 分类号: U661.43
• 语种: 中文
• DOI: 10.19693/j.issn.1673-3185.02335

摘要

[目的]针对过去对I型金属夹芯板的极限强度评估不完善的问题,提出一种采用BP人工神经网络的方法来定量确定各相关参数对I型金属夹芯板极限强度的影响.[方法]首先,采用非线性有限元法研究I型金属夹芯板在面内轴向压缩载荷条件下的极限强度;然后,构造BP神经网络以对不同面板柔度系数βp、腹板柔度系数βw和梁柱柔度系数λ下I型金属夹芯板的极限强度进行预测;最后,提出采用人工神经网络权值和偏置法预测I型金属夹芯板极限强度的公式.[结果]针对所计算的算例尺寸,显示采用BP神经网络方法的极限强度预测的均方差MSE和相关系数R分别为0.0012和0.9818,所构建的神经网络模型具有较好的预测精度,最大误差不超过10％.[结论]所得结论可为I型金属夹芯板在船体结构中的应用提供参考.