[发明专利]一种基于人工神经网络的微动疲劳性能预测方法有效
| 申请号： | 202010929127.7 | 申请日： | 2020-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN112052615B | 公开（公告）日： | 2023-05-09 |
| 发明（设计）人： | 张华阳;侯军兴;安晓东;高长银;冯宪章 | 申请（专利权）人： | 郑州航空工业管理学院 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/23;G06F18/24;G06N3/084;G06N3/04;G06F111/10;G06F119/04;G06F119/14 |
| 代理公司： | 郑州金成知识产权事务所(普通合伙) 41121 | 代理人： | 郭增欣 |
| 地址： | 450000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于人工神经网络的微动疲劳性能预测方法，通过一系列的实验获得相应的数据参数，构造微动疲劳数值模型和人工神经网络，根据人工神经网络预测结果与微动疲劳数值计算结果的误差，利用反向传播算法对人工神经网络进行优化，使其达到全局最优，最终完成对微动疲劳性能的准确预测；本发明通过在现有人工神经网络的基础上进行改进，获得低成本和全局最优的人工神经网络，最后根据改进的人工神经网络进行微动疲劳性能预测，解决了采用现有人工神经网络预测微动疲劳性能时的高成本和无法达到全局最优的问题，降低了实验和数值计算成本，提高了预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 人工 神经网络 微动 疲劳 性能 预测 方法 | ||
【主权项】：
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