【摘 要】
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利用遗传算法优化BP神经网络的连接权值和阈值,并将改进的BP神经网络应用于胶铆接头力学性能预测中,建立了胶铆接头最大拉剪力预测模型。结果表明:GA-BP神经网络比BP神经网络
【机 构】
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上海工程技术大学机械与汽车工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目“铝钢零件混联薄板结构焊装偏差分析建模与工艺控制研究”(51575335),上海科学技术基金项目“电致塑性自冲铆接车身装配质量控制及应用”(16030501300)
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利用遗传算法优化BP神经网络的连接权值和阈值,并将改进的BP神经网络应用于胶铆接头力学性能预测中,建立了胶铆接头最大拉剪力预测模型。结果表明:GA-BP神经网络比BP神经网络的收敛时间长,但GA-BP网络预测相关系数更好,回归性能更好,具有更好的泛化能力。对训练好的神经网络预测模型进行验证,发现GA-BP神经网络预测的均值绝对误差为BP神经网络均值绝对误差的40%,GA-BP神经网络具备更好的预测性能。
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