文献类型：期刊文章

作　　者：王仁华[1] 赵沙沙[1]

WANG Ren-hua;ZHAO Sha-sha(Department of Civil Engineering,Jiangsu University of Science and Technology,Zhenjiang 212003,China)

机构地区：[1]江苏科技大学土木工程系,镇江212003

出　　处：《工程力学》

基　　金：江苏省自然科学基金项目(BK20151326);住房与城乡建设部科技项目(2016-K5-048);江苏省高校优秀中青年教师境外研修计划(2016);国家自然科学基金项目(51879124)

年　　份：2018

卷　　号：35

期　　号：12

起止页码：248-256

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：该文通过构建随机点蚀损伤钢板的数值模型,开展200个模型的非线性有限元分析,研究随机点蚀损伤下,不同长宽比、长细比和腐蚀强度的板极限强度退化规律,揭示上述三个参数对其极限强度的影响;借助人工神经网路的强非线性拟合能力,将三个影响因素作为预测网络的输入参数,将相应的有限元结果作为网络的输出结果,构建一个三层的BP神经网络模型,预测随机点蚀板的极限强度;且利用已有文献的大量数据验证BP模型的预测精度。相同的腐蚀强度下,同一结构尺寸(长宽比和长细比)板的极限强度会由于点蚀的随机性产生明显的变异;板的长宽比和长细比均对板的极限强度有不同程度的影响,且极限强度的退化受结构尺寸和腐蚀强度的联合影响;所构建的人工神经网络模型具有良好的预测精度,其预测误差不超过10%,可用于量化随机点蚀板的极限强度。

关 键 词：钢板 极限强度  随机点蚀  强度退化  人工神经网络

分 类 号：P751] U663[海洋科学类;海洋工程类]