基于概率神经网络的焊接结构疲劳寿命分类与预测

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基于概率神经网络的焊接结构疲劳寿命分类与预测
长安大学硕士学位论文

摘   要
随着人工神经网络的发展，国内外的研究者提出了将神经网络技术应用于疲劳寿命的预测中，所以本文结合国内外的有关参考文献和研究成果，提出利用概率神经网络对焊接结构的疲劳寿命进行分类与预测，应用以应力-寿命为计算模型的新的疲劳寿命计算方法，对焊接接头的疲劳寿命进行定量的预测计算。
概率神经网络主要用于分类，依据这一特点，本研究对其模型进行了改进，建立了疲劳寿命分类与预测系统。本文在总结前人的研究成果上，主要做了以下工作：首先，根据概率神经网络的建立原则和步骤，基于在试验中得到的对接接头和角接接头的疲劳数据进行样本采集并训练学习，此处分类以疲劳极限循环2×106次作为界限，分为有限寿命和无限寿命两类,训练学习后得到分类结果；其次，在模型的定量计算层利用前人提出的一种新的疲劳可靠度寿命计算方法来对泵车的臂架部位寿命进行预估计算，将应力-寿命作为计算模型，求得构件在加载应力服从的分布确定的情况下，在一定可靠度下的疲劳寿命，使用此方法使得计算结果更精确。便于用户简单理解和操作本分类与预测系统，本文中利用MATLAB语言编写了对应的用户操作界面(GUI)，用户点击特定按钮，就可得到对应的结果。

关键词：疲劳寿命，概率神经网络，MATLAB语言，用户界面

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