基于改进神经网络的疲劳裂纹扩展速率预测

摘要

裂纹的萌生与扩展是一个复杂的非线性动力学过程,裂纹扩展速率具有非线性动力学系统的混沌现象和自组织特征。将BP神经网络和L-M贝叶斯正则化算法相结合,可使BP神经网络在推广能力、收敛速度和逼近精度上能够获得很大的提高。文章利用16MnR钢CT试样实测数据进行网络训练,训练好的神经网络可以对该材料的疲劳裂纹扩展速率进行较为精确的预测。