求解超高壓筒形容器爆破壓力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

第33卷第2期2010年3月

兵器材料科學(xué)與工程

ORDNANCEMATERIALSCIENCEANDENGINEERING

Vol．33No．2

Mar.,2010

求解超高壓筒形容器爆破壓力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

袁格俠1，2，劉宏昭1，錢學(xué)梅3，范彩霞1，4，錢學(xué)軍5，秦麗柏3

（1.西安理工大學(xué)機械與精密儀器工程學(xué)院，陜西西安710048；2.寶雞文理學(xué)院機電研究所，陜西寶雞721007；

3.中國兵器科學(xué)研究院寧波分院，浙江寧波315103；4.焦作大學(xué)，河南焦作454150；

5.內(nèi)蒙古第一機械制造（集團）有限公司，內(nèi)蒙古包頭0314034）

摘

要將BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論和算法應(yīng)用于預(yù)測超高壓容器爆破壓力的研究中。選用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱

建立預(yù)測爆破壓力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，研究模型中影響爆破壓力的主要參數(shù)，內(nèi)外徑比值和材料的強度極限，屈服極限，屈服強度與強度極限的比值；選用Faupel、Crossland和Bones等文獻中的爆破實驗數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對爆破壓力進行預(yù)測。預(yù)測結(jié)果表明，用BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立的模型能夠?qū)Τ�高壓筒形容器的爆破壓力進行較為準確的預(yù)測。

關(guān)鍵詞超高壓容器；爆破壓力；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；預(yù)測中圖分類號TQ051；TP391.75

文獻標識碼A

文章編號1004-244X（2010）02-0031-04

ANN-basedpredictionofburstingpressureunderultra-highpressureforcylindricalvessel

YUANGexia1，2，LIUHongzhao1，QIANXuemei3，F(xiàn)ANCaixia1，4，QIANXuejun5，QINLibai3

（1.DepartmentofMechanical&PrecisionInstrumentEngineering，Xi′anUniversityofTechnology，Xi′an710048China；

2.MechanicalandElectricalInstitute，BaojiUniversityofArtsandSciences，Baoji721007，China；3.NingboBranchof

ChinaAcademyofOrdnanceScience，Ningbo315103，China；4.JiaozuoUniversity，Jiaozuo454150，China；

5.InnerMongoliaNo.1Machinery（Group）LimitedCompany，Baotuo014034，China）

AbstractThetheoryandthealgorithmofBPandRBFneuralnetworkareappliedintheresearchforpredictingtheburstingpressureofultra-highpressurevessel.First，theneuralnetworkmodelhasbeenestablishedforpredictingburstingpressurebyusingMATLABNeuralNetworkToolsinconsiderationofthemainfactorsofinfluencingburstingpressure.Thefactorsincludeultimatestrength，yieldstress，ratioofouterradiustoinnerradiusofthepressurevesselcylindersandyieldratio.ThentheestablishedneuralnetworkmodelistrainedbychoosingalargeamountofburstingexperimentaldatafromFaupel，CrosslandandBones，andsomereferences.Finally，thetrainedneuralnetworkmodelisusedtopredicttheburstingpressure.ThepredictionresultsshowthattheburstingpressuremodelusingtheBPandRBFneuralnetworkmethodcanpredictburstingpressureexactly.

Keywordsultra-highpressurevessel；burstingpressure；BPneuralnetwork；RBFneuralnetwork；prediction

隨著超高壓技術(shù)的發(fā)展，超高壓容器在高壓化工、石油化工、人造水晶、合成金剛石、超高壓食品加工等領(lǐng)域

收稿日期：2009-10-30；修回日期：2009-11-26基金項目：寶雞文理學(xué)院重點科研項目(ZK0727)資助

已得到廣泛應(yīng)用。其要求能耐數(shù)千甚至數(shù)萬大氣壓，在如此高的壓力下工作，其選材、設(shè)計和制造等問題受到人們

作者簡介：袁格俠，女，博士研究生，副教授；主要從事高壓容器強度與失效分析研究。E-mail：yuangexia2006@126.com。

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