【摘 要】
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疲劳短裂纹的演变历程是一种非线性动力学变化过程,为对其进行深入研究,本文采用遗传小波神经网络对其进行数值分析。结合神经网络的自学能力和小波分析的快速衰减、非线性逼
【机 构】
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西南交通大学牵引动力国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51675446)
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疲劳短裂纹的演变历程是一种非线性动力学变化过程,为对其进行深入研究,本文采用遗传小波神经网络对其进行数值分析。结合神经网络的自学能力和小波分析的快速衰减、非线性逼近特性,以及遗传算法宏观搜索和全局优化的特点,遗传小波神经网络可在综合考虑多个影响因素的情况下,反映各因素相互之间隐含的非线性特性。基于2种加载频率下光滑漏斗形圆棒试样的疲劳短裂纹复型试验及其在＂有效短裂纹准则＂体系下的复型膜观察结果,计算试样有效短裂纹密度和主导有效短裂纹扩展率,并运用遗传小波神经网络对其分别进行仿真模拟比较。仿真结果表明,遗传
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