基于多策略改进神经网络的力学性能近似估算.pdf

【正文】 《基于多策略改进神经网络的力学性能近似估算》一文主要探讨了如何利用神经网络技术来提升Q235焊接力学性能的预测精度。文章指出，神经网络在处理非线性映射问题时具有优势，特别适合于力学性能的估算。Q235是一种常见的钢材类型，其焊接后的力学性能对于工程结构的安全性和稳定性至关重要。 作者通过实验收集了Q235焊接力学性能的样本数据，并以此为基础进行了神经网络近似分析。为了提高估算的准确性，文章提出了一个创新的方法——基于融合多策略混合粒子群优化的BP算法（MSBPA）。这种方法结合了粒子群优化（PSO）和反向传播（BP）算法的优势，旨在更有效地解决非线性映射问题。 在建立估算模型后，作者将该模型应用于Q235焊接力学性能的估算，并与其他优化算法（如遗传算法优化的BP算法和传统的BP算法）进行了对比仿真分析。结果表明，MSBPA模型在对Q235焊接力学性能进行非线性拟合时表现出色，最大相对误差仅为3.5%，这显示出其较高的估算准确性。 这项研究的贡献在于提供了一个有效且准确的工具，用于Q235焊接力学性能的预测。这对于工程实践中的材料选择和结构设计具有重要指导意义，特别是在焊接工艺优化和质量控制方面。同时，提出的多策略改进算法也为其他领域的数据建模和预测问题提供了参考。 总结来说，本文深入研究了神经网络在力学性能预测中的应用，通过多策略优化提升了预测的精确性，为材料科学和工程领域提供了有价值的理论和技术支持。同时，它也展示了深度学习和机器学习在解决实际问题中的强大潜力，特别是当面对复杂非线性关系时。