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采用一种新的方法研究了孔隙(孔隙率、孔隙形状和尺寸)对复合材料层压板[(±45)4/(0,90)/(±45)2]S,[(±45)/(0,90)2/(±45)]S和[(±45)/04/(0,90)/02]S的层间剪切强度影响的非线性关系。建立了了一个四层前馈型BP网络神经网络。采用真空袋和热压罐技术制备了含不同孔隙率的复合材料层压板。神经网络的算法为Levenberg-Marquardt算法。研究结果表明:Levenberg-Marquardt算法的预测能力