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人工神经网络用于识别受内压弹塑性圆管内壁腐蚀的反问题

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摘要

为确定因腐蚀，圆管内壁几何形状的改变，可通过观察外壁若干点在工作内压下发生的弹塑性应变值，用三层人工神经网络作逆分析．该网络则是由计算力学提供在不同内壁半径和偏心距时的多组应变值进行学习．计算机数值实验表明，这种方法是有效的，识别内壁几何参数有相当的精度．

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来源
《固体力学学报》 |1996年第2期|167-171|共5页
作者
关伯陶; 沈成武; 肖金生; 蔡永胜;
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作者单位

武汉交通科技大学土木建筑工程系;

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正文语种 chi
中图分类弹塑性力学;人工智能理论;
关键词
神经网络; 弹塑性; 有限元;

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