【摘 要】
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该文通过构建随机点蚀损伤钢板的数值模型,开展200个模型的非线性有限元分析,研究随机点蚀损伤下,不同长宽比、长细比和腐蚀强度的板极限强度退化规律,揭示上述三个参数对其
【基金项目】
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江苏省自然科学基金项目（BK20151326）,住房与城乡建设部科技项目（2016-K5-048）,江苏省高校优秀中青年教师境外研修计划（2016）,国家自然科学基金项目（51879124）
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该文通过构建随机点蚀损伤钢板的数值模型,开展200个模型的非线性有限元分析,研究随机点蚀损伤下,不同长宽比、长细比和腐蚀强度的板极限强度退化规律,揭示上述三个参数对其极限强度的影响;借助人工神经网路的强非线性拟合能力,将三个影响因素作为预测网络的输入参数,将相应的有限元结果作为网络的输出结果,构建一个三层的BP神经网络模型,预测随机点蚀板的极限强度;且利用已有文献的大量数据验证BP模型的预测精度。相同的腐蚀强度下,同一结构尺寸(长宽比和长细比)板的极限强度会由于点蚀的随机性产生明显的变异;板的长宽比和长细比均对板的极限强度有不同程度的影响,且极限强度的退化受结构尺寸和腐蚀强度的联合影响;所构建的人工神经网络模型具有良好的预测精度,其预测误差不超过10%,可用于量化随机点蚀板的极限强度。
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