一种基于减法平均优化算法的钛合金表面应力预测方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于减法平均优化算法的钛合金表面应力预测方法
申请号:CN202411620880
申请日期:2024-11-14
公开号:CN119692094A
公开日期:2025-03-25
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于减法平均优化算法的钛合金表面应力预测方法,利用减法平均优化算法的高效性,适应能力强,噪声影响小,适应能力强等特点,从而提高预测模型的准确性和适用性。同时将实验数据和仿真数据都输送到BP神经网络中进行训练,可以减少试验次数,大幅降低了预测过程的时间和成本,并且更多的实验样本数据对神经网络进行训练,相较于传统的只使用实验数据对神经网络训练,能够有效提升钛合金表面残余应力预测的精确度和效率,并为材料设计和加工工艺的改进提供数据支持。
技术关键词
钛合金 应力 DBSCAN算法 识别异常数据 X射线衍射法 神经网络训练 BP神经网络 数据验证 仿真数据 三维模型 电解液 非线性 网格 标签 软件 噪声
系统为您推荐了相关专利信息
1
玉米茎秆力学性能检测方法及装置
力学性能检测方法 玉米 非线性特征 应力 初始弹性模量
2
隧道爆破开挖方法
隧道爆破开挖方法 仿真模型 爆破孔 台阶 应力
3
基于联合仿真的电动汽车刮底评估方法、装置、设备及存储介质
多体动力学模型 周期结构 整车 底护板 车架连接点
4
一种埋地天然气管道完整性数智检测方法及系统
机器学习模型 埋地天然气管道 增量更新 深度神经网络模型 地基沉降量
5
一种基于改进经验模态分解算法的电弧故障检测方法
电弧故障检测方法 经验模态分解算法 信号 集合经验模态分解 DBSCAN算法
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号