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申请/专利权人：大连海事大学
摘要：本发明公开了一种基于多策略改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的钛合金复杂曲板重叠加热变形预测方法，S1：获取钛合金线加热的成型数据，并进行拉丁超立方抽样，得到抽样后的成型数据；S2：基于抽样后的成型数据进行有限元计算，得到变形场数据；S3：对数据进行归一化处理，得到归一化处理后的数据，并划分为训练集和预测集；S4：构建BP神经网络模型，采用多策略改进麻雀搜索算法对BP神经网络模型进行优化；S5：基于训练集对优化后的BP神经网络模型进行训练；S6：基于预测集判定训练后的BP神经网络模型的预测精度，得到最终的BP神经网络模型；S7：基于最终的BP神经网络模型预测实际中成型数据所对应的变形场数据。本发明可用于钛合金线加热变形预测，实现钛合金线加热变形场数据快速且大批量的预测，缩短了计算时间。
主权项：1.一种基于多策略改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的钛合金复杂曲板重叠加热变形预测方法，其特征在于，具体步骤包括：S1：获取钛合金线加热的成型数据，对所述钛合金线加热的成型数据进行拉丁超立方抽样，得到抽样后的成型数据，所述抽样后的成型数据包括板长L、板宽B、板厚D、曲率半径R、加热线长H和加热时间T；S2：基于所述抽样后的成型数据进行有限元计算，得到抽样后的成型数据所对应的变形场数据，所述变形场数据为挠度；S3：对所述抽样后的成型数据和变形场数据进行归一化处理，得到归一化处理后的数据，并将所述归一化处理后的数据划分为训练集和预测集；S4：构建BP神经网络模型，采用多策略改进麻雀搜索算法对所述BP神经网络模型进行优化，得到优化后的BP神经网络模型；S5：基于所述训练集对所述优化后的BP神经网络模型进行训练，得到训练后的BP神经网络模型；S6：基于所述预测集判定所述训练后的BP神经网络模型的预测精度，当训练后的BP神经网络模型的预测精度符合要求时，得到最终的BP神经网络模型；S7：基于所述最终的BP神经网络模型预测实际中成型数据所对应的变形场数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连海事大学 一种基于多策略改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的钛合金复杂曲板重叠加热变形预测方法
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