本文主要研究内容
作者袁成标,肖守讷,李铎（2019）在《基于混合神经遗传算法的扩胀管吸能特性预测》一文中研究指出：由于结构参数对吸能元件的吸能特性具有重要影响,将填充了泡沫铝的扩胀管与混合神经遗传算法相结合,对不同结构参数下扩胀管吸能特性进行分析预测。首先,基于泡沫铝填充机理设计出泡沫铝填充的扩胀式吸能装置,并建立有限元模型;然后利用非线性有限元软件LS-DYNA对不同参数变化情况下的扩胀管进行准静态轴向碰撞仿真;最后将胀管壁厚、诱导锥角、泡沫铝密度作为BP神经网络输入,扩胀管吸能特性参数作为网络输出,利用遗传算法优化网络权重和阈值,建立3层BP神经网络预测模型,经样本数据训练得到合适的网络。研究结果表明,网络预测值与期望值很接近,平均压溃载荷的误差值为3.02%,比吸能的误差值为4.82%,压缩力效率的误差值为0.92%,说明了该网络模型能够有效地预测扩胀管的吸能特性,并具有较高的精确度。
Abstract
you yu jie gou can shu dui xi neng yuan jian de xi neng te xing ju you chong yao ying xiang ,jiang tian chong le pao mo lv de kuo zhang guan yu hun ge shen jing wei chuan suan fa xiang jie ge ,dui bu tong jie gou can shu xia kuo zhang guan xi neng te xing jin hang fen xi yu ce 。shou xian ,ji yu pao mo lv tian chong ji li she ji chu pao mo lv tian chong de kuo zhang shi xi neng zhuang zhi ,bing jian li you xian yuan mo xing ;ran hou li yong fei xian xing you xian yuan ruan jian LS-DYNAdui bu tong can shu bian hua qing kuang xia de kuo zhang guan jin hang zhun jing tai zhou xiang peng zhuang fang zhen ;zui hou jiang zhang guan bi hou 、you dao zhui jiao 、pao mo lv mi du zuo wei BPshen jing wang lao shu ru ,kuo zhang guan xi neng te xing can shu zuo wei wang lao shu chu ,li yong wei chuan suan fa you hua wang lao quan chong he yu zhi ,jian li 3ceng BPshen jing wang lao yu ce mo xing ,jing yang ben shu ju xun lian de dao ge kuo de wang lao 。yan jiu jie guo biao ming ,wang lao yu ce zhi yu ji wang zhi hen jie jin ,ping jun ya hui zai he de wu cha zhi wei 3.02%,bi xi neng de wu cha zhi wei 4.82%,ya su li xiao lv de wu cha zhi wei 0.92%,shui ming le gai wang lao mo xing neng gou you xiao de yu ce kuo zhang guan de xi neng te xing ,bing ju you jiao gao de jing que du 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自机械设计与制造的袁成标,肖守讷,李铎，发表于刊物机械设计与制造2019年05期论文，是一篇关于扩胀式吸能管论文,泡沫铝论文,混合神经遗传算法论文,吸能特性论文,机械设计与制造2019年05期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自机械设计与制造2019年05期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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