论文摘要
基于广义回归神经网络（GRNN）,提出了一种获取粘接界面的内聚强度和断裂韧性的数值方法。在ABAQUS中建立了双悬臂夹层梁（DCSB）的三维有限元模型（FEM）,引入双线性内聚力模型描述界面单元的本构关系,采用不同的内聚参数计算加载点的载荷-位移关系。将有限元计算结果整理后作为广义回归神经网络的训练样本,将实验结果作为输入,预测了粘接界面的力学性能参数。结果表明,采用GRNN和Hooke-Jeeves算法获取粘接界面的力学性能参数分别需要进行25轮次和62轮次有限元分析,与GRNN和修正梁模型对应的加载点载荷-位移曲线和实验曲线之间的最大相对误差分别为1.12%和6.67%,基于GRNN的反演方法能够快速、准确地获取粘三元乙丙橡胶薄膜接界面的力学性能参数。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘应雷,高波,姚东
关键词: 双线性内聚力模型,内聚强度,断裂韧性,广义回归神经网络
来源: 固体火箭技术 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 航空航天科学与工程,武器工业与军事技术
单位: 中国航天科技集团有限公司四院四十一所,中国航天科技集团有限公司第四研究院
分类号: V25;TJ760.4
页码: 699-705
总页数: 7
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标签：双线性内聚力模型论文; 内聚强度论文; 断裂韧性论文; 广义回归神经网络论文;