基于改进的BP神经网络胶铆接头的力学性能预测研究

刘文杰; 邢彦锋; 陆瑶

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基于改进的BP神经网络胶铆接头的力学性能预测研究

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利用遗传算法优化BP神经网络的连接权值和阈值,并将改进的BP神经网络应用于胶铆接头力学性能预测中,建立了胶铆接头最大拉剪力预测模型.结果表明:GA-BP神经网络比BP神经网络的收敛时间长,但GA-BP网络预测相关系数更好,回归性能更好,具有更好的泛化能力.对训练好的神经网络预测模型进行验证,发现GA-BP神经网络预测的均值绝对误差为BP神经网络均值绝对误差的40％,GA-BP神经网络具备更好的预测性能.

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来源
《农业装备与车辆工程》 |2021年第3期|12-16|共5页
作者
刘文杰; 邢彦锋; 陆瑶;
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作者单位

201620 上海市上海工程技术大学机械与汽车工程学院;

201620 上海市上海工程技术大学机械与汽车工程学院;

201620 上海市上海工程技术大学机械与汽车工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类胶接－铆接;
关键词
AA6111铝合金; 胶铆接头; 遗传算法; BP神经网络;

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