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基于改進的BP神經網絡的有初始幾何缺陷的薄壁箱形結構承載能力的預測

采用改進的BP(back propagation)神經網絡代替非線性有限元法,研究有初始幾何缺陷的薄壁箱形結構的承載能力。在神經網絡學習過程中,通過不斷調整每一層的權重值和閾值的方法來改進算法,加快計算的進程;同時,討論預測過程中神經網絡的拓撲結構和結構參數的選擇,將預測結果與有限元法計算結果比較后表明該方法的有效性。最后,通過實例說明BP神經網絡預測在工程中的應用。

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