基于显式有限元的薄壁结构吸能特性预测

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为了探讨轴向载荷冲击作用下试验参数对薄壁结构吸能特性的影响规律,预测和分析某一类型的薄壁结构吸能特性,基于显式有限元技术建立了这一类型薄壁结构的BP人工神经网络吸能特性预测模型。以方形薄壁结构为例,通过改变结构质量、冲击速度、横截面尺寸、壁厚等影响结构吸能特性的因素对这一类型的薄壁结构进行了大量的数值试验,获得不同试验条件下的结构吸能特性参数,然后建立了这一类型薄壁结构的吸能特性预测模型,并进行自主训练学习,当训练步数为2035时,网络模型达到误差要求。结果表明:该BP神经网络模型的输出样本与目标值十分接
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