基于BP神经网络的加筋板动力极限强度预测方法

船舶在航行过程中常受到动力载荷的作用，因此有必要对船体结构的动力极限强度预测方法进行研究。本文首先通过与现有试验结果对比，验证了本文有限元计算方法的正确性。随后通过数值计算，得到828组几何与材料参数不同的船体加筋板模型在不同加载速度下的动力极限强度。而后，以板柔度系数、加筋梁柱柔度系数、材料屈服强度为主要输入参数，构建3层BP神经网络，预测加筋板动力极限强度。所得神经网络均方差及相关系数分别达到0.000 47与0.99。将训练的神经网络应用于实船加筋板，与有限元计算结果对比，最大误差仅6.4%，证明该BP神经网络能较好预测实船结构动力极限强度。