论文摘要
低速冲击后压缩强度是复合材料层合板的重要性能指标.在分析CCF300/5428复合材料层合板遭受不同能量等级低速冲击后压缩强度试验数据的基础上,提出一种基于广义回归神经网络技术的低速冲击后压缩强度估算模型.该模型以冲击能量、凹痕深度以及损伤面积为输入参数,以高斯函数为隐含层激励函数,使用部分试验数据训练,寻找最优光滑因子.此外,以最优光滑因子对所提模型进行重构并采用部分试验数据对该模型进行验证.结果表明:基于广义回归神经网络的模型具有较好的试验数据泛化能力,可用于估算低速冲击后复合材料的压缩强度.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 盛鸣剑,陈普会,钱一彬
关键词: 神经网络,复合材料,低速冲击,压缩强度,估算
来源: 上海交通大学学报 2019年10期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑
专业: 材料科学
单位: 南京航空航天大学航空宇航学院,中国商用飞机有限责任公司
基金: 国家自然科学基金(11572152),江苏高校优势学科建设工程资助项目
分类号: TB33
DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2019.10.006
页码: 1182-1186
总页数: 5
文件大小: 168K
下载量: 113
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