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基于人工神經網絡的結構腐蝕損傷定量預測
用BP神經網絡算法分別對飛機結構材料、1Cr17不銹鋼腐蝕損傷數據進行學習訓練,建立了腐蝕損傷與環境條件的映射模型,并預測腐蝕損傷值.結果表明,ANN預測的精度比灰色 GM(1,1)模型及Logistic模型的預測精度高,且對數據有較好的適應能力;將ANN技術用于飛機結構腐蝕損傷預測是可行的.
作 者： 陳躍良 呂國志 段成美 作者單位： 陳躍良(西北工業大學飛機系,陜西西安,710072;海軍航空工程學院青島分院飛機教研室,青島,266041)呂國志(西北工業大學飛機系,陜西西安,710072)
段成美(海軍航空工程學院青島分院飛機教研室,青島,266041)
刊 名： 西北工業大學學報 ISTIC EI PKU 英文刊名： JOURNAL OF NORTHWESTERN POLYTECHNICAL UNIVERSITY 年，卷(期)： 2002 20(3) 分類號： O346.2+1 關鍵詞： 神經網絡 腐蝕預測 飛機結構【基于人工神經網絡的結構腐蝕損傷定量預測】相關文章：
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