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吴祈宗
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期刊论文
基于人工神经网络的50CrMoA钢应力强度因子幅度门槛值ΔKth的预报
中国铁道科学，2003，24（3）：130-132，-0001，（）：
应力强度因子幅度门槛ΔKth值受多个非线性因素的影响。在人工神经网络研究领域中，已经证明具有任意个隐层节点的前馈神经网络可以以任意精度逼近一个连续函数，因而在模式识别和函数逼近上得到普遍应用。基于该原理，采用人工神经网络的反向传播算法研究50CrMoA钢应力强度因子幅度门槛值ΔKth的预报，使BP神经网络在ΔKth值预报中的应用得以实现。应用实验数据比较表明：利用神经网络得到的输出值与实验值之间最大误差为1.6392%，说明该模型在学习样本数据的基础上，可以对应力强度因子幅度门槛ΔKth值进行预测。且具有预测精度较高、方法简便易行的特点，并有很强的学习和容错功能。
【免责声明】以下全部内容由[吴祈宗]上传于[2005年02月24日 22时59分46秒]，版权归原创者所有。本文仅代表作者本人观点，与本网站无关。本网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。
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