公开(公告)号：CN118506906A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410628547.X

申请日：2024-05-21

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 刘虎 ,  刘文浩 ,  成正强 ,  禾海伶 ,  阚前华 ,  康国政

IPC: G16C20/30 ,  G16C20/70 ,  G16C60/00 ,  G06F30/23 ,  G06N3/084 ,  G06F30/10 ,  G06N3/126 ,  G06F111/10 ,  G06F113/26

Abstract: 本发明公开了基于遗传算法优化神经网络的复合材料冲击后压缩强度预测方法，包括构建复合材料低速冲击有限元数值模型；设定不同能量、不同位置低速冲击参数，基于Hashin失效准则对复合材料低速冲击有限元数值模型进行数值模拟，计算得到对应的压缩强度；构建冲击后压缩模拟数据库；构建了一个数据驱动的BP神经网络模型；基于遗传算法优化BP神经网络模型，得到最优隐含层结构参数的BP神经网络模型；通过冲击后压缩模拟数据库对BP神经网络模型进行训练，得到训练好的BP神经网络模型，并通过训练好的BP神经网络模型进行压缩强度预测。该方法具有更高的效率和预测精度，有助于降低成本、提高生产效率和减少风险。