摘要
高温动态应变计作为热端部件应力、应变检验的重要工具,其测试精度会直接影响其测试结果的准确性.针对目前高温动态应变计测试能耗大、测试周期长等问题,对其敏感栅结构参数进行主成分分析(PCA),运用遗传算法(GA)优化后的神经网络(BP),对高温动态应变计的测试精度进行预测.与几种传统的预测方法比较后得出结论:GA优化后的BP神经网络的预测精度明显高于其他算法,对于高温动态应变计测试精度的预测效果具有适用性.
基金项目
沈阳航空航天大学博士启动基金(120421004)
大学生创新创业训练计划(Z202110143019)
维普
万方数据