本發(fā)明涉及一種裂紋擴展速率預測方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)及計算設備,其包括:根據(jù)預先建立的數(shù)據(jù)庫,構(gòu)建反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡模型,確定所述神經(jīng)網(wǎng)絡的權(quán)重;利用粒子群優(yōu)化算法進行全局尋優(yōu),得到的最優(yōu)位置作為所述神經(jīng)網(wǎng)絡的最優(yōu)初始權(quán)值與閾值,實現(xiàn)所述神經(jīng)網(wǎng)絡模型的優(yōu)化;對優(yōu)化后的所述神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練,滿足訓練精度時則得到裂紋擴展速率預測模型,由所述裂紋擴展速率預測模型得到預測結(jié)果。本發(fā)明能對裂紋擴展行為進行有效的預測,并有利于降低裂紋擴展行為研究過程中所需要耗費的大量人力物力。本發(fā)明可以在機械設備零部件疲勞失效研究領域中應用。
聲明:
“裂紋擴展速率預測方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)及計算設備” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)