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摘要
提出一种以相对误差平方和(Surm squared relative error,SSRE)作为误差性能函数的反向传播(Back propagation,BP)神经网络算法(SSRE-BP),针对3种不同镁合金AZ31B、ZK60和AZ61A在单轴拉压、纯扭、45°比例和90°圆形非比例等4种不同加载路径下的疲劳寿命进行预测。并与以均方误差(Mean squared error,MSE)作为误差性能函数的传统BP神经网络(MSE-BP)以及基于临界平面法的SWT疲劳损伤模型预测的结果进行比较。结果表明,在3种镁合金材料总共138组疲劳数据中,神经网络只有一组预测值在3倍偏差界限外,而用SWT预测结果分别有16组、13组、10组数据在3倍偏差界限外。两种BP神经网络能够较好地预测镁合金不同加载路径下的疲劳寿命,相比于SWT疲劳模型预测的寿命在精度上有较大幅度的提升。其中,SSRE-BP算法的精度略高于传统的MSE-BP算法。
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