【摘 要】
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以四边形平面应力等参单元为例,以高斯积分点为样本点,基于BP神经网络分别考察了以下两种训练模型：以高斯积分点的坐标为输入,Mises应力为输出;以高斯积分点的坐标和位移同时
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以四边形平面应力等参单元为例,以高斯积分点为样本点,基于BP神经网络分别考察了以下两种训练模型：以高斯积分点的坐标为输入,Mises应力为输出;以高斯积分点的坐标和位移同时为输入,Mises应力为输出。通过与传统的有限元整体应力修匀比较,经过BP神经网络学习得到的结点Mises应力,不论是单独以坐标为输入还是以坐标和位移同时作为输入得到的结点Mises应力精度都比有限元传统的整体应力修匀高,并且第二种BP神经网络训练模型得到的结点Mises应力比第一种的精度要高。
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