【摘 要】
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近门槛值区的疲劳裂纹扩展行为对结构损伤容限设计至关重要,然而数据获取耗时费力,发展简捷精准的预测方法一直是人们的追求.以CrNiMoV钢为对象,在掌握疲劳裂纹扩展参数之间关系基础上构建神经网络模型,通过比较神经网络预测与Zhu-Xuan理论模型结果,分析神经网络方法的预测精度和能力.研究表明,神经网络方法可以快速有效地获取近门槛值区疲劳裂纹扩展行为,低应力比R时Zhu-Xuan模型预测精度优于神经网络,高应力比R时神经网络方法预测效果较好;预测未知R下近门槛值区裂纹扩展行为时,神经网络方法误差较大.
【机 构】
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华东理工大学 机械与动力工程学院,上海200237
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近门槛值区的疲劳裂纹扩展行为对结构损伤容限设计至关重要,然而数据获取耗时费力,发展简捷精准的预测方法一直是人们的追求.以CrNiMoV钢为对象,在掌握疲劳裂纹扩展参数之间关系基础上构建神经网络模型,通过比较神经网络预测与Zhu-Xuan理论模型结果,分析神经网络方法的预测精度和能力.研究表明,神经网络方法可以快速有效地获取近门槛值区疲劳裂纹扩展行为,低应力比R时Zhu-Xuan模型预测精度优于神经网络,高应力比R时神经网络方法预测效果较好;预测未知R下近门槛值区裂纹扩展行为时,神经网络方法误差较大.
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