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基于灰色神经网络的发射塔架疲劳裂纹扩展预测
引用本文:师小红,徐章遂,孙钦蕾.基于灰色神经网络的发射塔架疲劳裂纹扩展预测[J].电测与仪表,2006,43(4):21-22.
作者姓名:师小红  徐章遂  孙钦蕾
作者单位:中国人民解放军机械学院,电气工程系,石家庄,050003
摘    要:基于灰色系统和神经网络理论,建立了预测疲劳裂纹的灰色神经网络模型,并应用此模型预测了某发射塔架钢结构连接件的疲劳裂纹扩展情况,得到了较高精度的预测结果,为疲劳裂纹预测提供了一种简单、可靠和实用的新方法;同时也为大型结构的寿命预测提供了可靠的基础。

关 键 词:灰色神经网络  疲劳裂纹扩展  小样本理论
文章编号:1001-1390(2006)04-0021-02
收稿时间:2005-12-10
修稿时间:2005年12月10

Fatigue Crack Propagation Prediction for Launching Tower Based on Grey Dynamic Model and Neural Network
SHI Xiao-hong,XU Zhang-sun,SUN Xin-lei.Fatigue Crack Propagation Prediction for Launching Tower Based on Grey Dynamic Model and Neural Network[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2006,43(4):21-22.
Authors:SHI Xiao-hong  XU Zhang-sun  SUN Xin-lei
Affiliation:Department of Electric Engineering, Mechanical Engineering College, Shijiazhuang 050003, China
Abstract:We establish a grey and neural network model for predicting fatigue crack based on grey system and neural network, and use this model to predict fatigue crack propagation of connecting piece in steel structure of launching tower, and acquire precise prediction consequences. The model provides a simple, reliable and utilitarian method to predict fatigue crack propagation.
Keywords:GM(1  1)
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