86、神经网络在结构分析与疲劳裂纹演化及激光烧结件密度预测中的应用

神经网络在结构分析与疲劳裂纹演化及激光烧结件密度预测中的应用

在当今的工程领域，神经网络技术正发挥着越来越重要的作用。本文将探讨神经网络在结构有限元分析、疲劳裂纹演化描述以及选择性激光烧结件密度预测等方面的应用。

基于线性饱和系统模型的结构有限元分析

在神经计算系统中，根据电路常数时间的定义，神经网络状态方程分析表达式的常数时间可定义为 $\frac{K}{\tau}$。对于具体问题，$K$ 已知，只有 $RC = \tau$ 是可调的。通过调整 $R$ 和 $C$，可以轻松获得神经计算系统不同的计算速度。

电路参数	稳定时间
$R = 10, C = 1uF$	$250us$
$R = 10, C = 10uF$	$2.5ms$
$R = 100, C = 1uF$	$2.5ms$

从表中可以看出，网络的收敛速度与 $R$ 和 $C$ 的乘积的减小成正比。电路仿真表明，基于 LSSM 系统的有限元神经网络可以在电路常数时间内解决问题（误差在 0.5% 以内）。与基于 Hopfield 网络的有限元神经网络方法相比，基于 LSSM 系统的有限元神经计算更具实用性，因为 Hopfield 神经网络及其改进形式在优化过程中会出现额外的能