摘要
含孔功能梯度板分析及参数识别的物理信息神经网络方法,包括以下步骤;针对含孔功能梯度板分析的物理信息神经网络方法为,根据已知的FGM的弹性模量分布表达式,搭建以空间坐标点为输入,以位移场分量为输出的物理信息神经网络,用于预测含孔功能梯度板的力学响应;针对含孔功能梯度板参数识别的物理信息神经网络方法为,在含孔功能梯度板分析的物理信息神经网络基础上,通过增设独立参数辨识的新网络,将基于数字散斑测试所获取的全场位移数据集与空间坐标构成混合输入模态,构建出弹性模量分布的表征网络,最终通过联合优化实现功能梯度参数分布的反演计算。本发明实现对含孔功能梯度板的力学响应和功能梯度板弹性模量分布进行预测。
技术关键词
功能梯度板
神经网络方法
物理
方程
神经网络框架
应力
参数
载荷
误差
坐标
采样点
自动微分技术
散斑
功能梯度材料
分析系统
力学
数据
表达式
孔洞
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物理实体模型
数字孪生体
分布式系统
协方差矩阵
数据
钢轨廓形
优化设计方法
优化约束条件
指数
廓形偏差