改进的BP神经网络在多裂纹柱体扭转中的应用

提出一种基于BP神经网络的多裂纹柱体扭转问题的数据新处理方法。以多裂纹柱体扭转问题为例,以MATLAB中的神经网络工具箱为工具,采用了改进的BP神经网络,并对其设计方案进行了详细的分析说明,发现动量参数对训练次数影响很大,而学习率对它的影响很小;采用双隐含层比单隐含层训练更稳定,收敛的也更快,同时给出了理想的学习方案。最后对柱体的抗扭刚度实验值进行快速拟合,得到了裂纹尖端的应力强度因子K3。结果证明这种设计方案计算的更精确、收敛速度更快