【摘 要】
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利用人工神经网络理论预测带有表面缺陷的连续油管的低周疲劳寿命。基于自组织特征映射神经网络（SOFM）与径向基函数神经网络（RBF）,考虑连续油管表面缺陷的影响,建立连续油管寿命
【机 构】
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中国石油大学（华东）储运与建筑工程学院
【基金项目】
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国家科技重大专项(2015ZX05072004)
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利用人工神经网络理论预测带有表面缺陷的连续油管的低周疲劳寿命。基于自组织特征映射神经网络（SOFM）与径向基函数神经网络（RBF）,考虑连续油管表面缺陷的影响,建立连续油管寿命预测的混合网络模型。该模型利用SOFM神经网络的自组织聚类能力对样本进行分类,并将其分类中心及对应的权值向量传递给RBF神经网络,作为RBF神经网络径向基函数的中心,再利用RBF神经网络非线性逼近能力预测连续油管寿命。结果表明,SOFM和RBF混合神经网络的预测结果在精度与稳定性上优于BP神经网络。
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