摘要
一种曲线加筋结构承载性能的预测方法,涉及工程薄壁加筋结构设计领域,方法包括:获取第一数据集,所述第一数据集包括至少一张曲线加筋结构样本图像和每张图像对应的临界屈曲载荷系数;建立第一贝叶斯神经网络模型,基于所述第一数据集训练并验证所述第一贝叶斯神经网络模型;对训练后的所述第一贝叶斯神经网络模型的权重进行抽样,得到多组权重;将待测图像分别输入具有各组权重的所述第一贝叶斯神经网络模型,获得多个预测值,取所有预测值的均值作为预测结果,取所有预测值的方差作为预测结果的不确定性信息。本发明通过第一贝叶斯神经网络模型获取预测结果的不确定性信息,提高了预测结果的可信度。
技术关键词
贝叶斯神经网络
加筋结构
二次贝塞尔曲线
图像
载荷
数据
样本
预测装置
筋条
优化器
力学
模块
训练集
特征值
参数
矩阵
指标
误差
方程