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匿名使用者 發問時間: 科學其他:科學 · 1 0 年前

纖維的物理意義問題

最近在學纖維學,有兩個問題很難理解,1.纖維的結節強度於環拉強度所代表物理意義及測定方法。2.纖維殘留延伸比是啥麼東東,請先進不吝指教!謝謝

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  • 1 0 年前
    最佳解答

    表 1 具有理想記憶功能的神經網絡及其應用領域 2,3

    網絡類型 網絡模型 有無教師學習 應用領域

    感知器 前饋網絡 有 模式識別,異聯想存儲器.

    BP網 前饋網絡 有 模式識別,自適應控制,信號處理.

    合腦態網(BSS) 反饋網絡 有 自聯想存儲器,濾波器,模式信號處理.

    Hopfield網/BM,Cauchy網 反饋/前饋 無/有 模式信息處理,自聯想或異聯想存儲器,優化計算,模式識別,專家繫統,知識處理,自適應控制.

    雙向聯想記憶網絡(ABAM) 反饋網絡 無 異聯想存儲器,模式分類.

    自組織映射網(SO) 前饋網絡 無 聚類分析,聯想記憶.

    構造人工神經網絡的首要問題是網絡類型的選擇.一種通常的做法是根據所要求解問題的性質對可能使用的網絡模型進行網絡繫統分析,人中選擇出合適的神經網絡模型,並將領域問題轉化為神經網絡所能表達的範式,從而賦予網絡實際的物理意義.將人工神經網絡用於纖維增強復合材料力學性能研究所要解決的是材料性能的預報問題,因此凡具有聯想記憶功能的神經網絡均可納入選擇的範圍.表1列出了符合此條件的幾種神經網絡模型,以供在進一步研究中參考.

    盡管BP網存在一些缺點,但它對於信息的智能化處理仍不失為一種有效的方法.下面我們就以BP網為例,給出利用人工神經網絡研究纖維增強復合材料力學性能的一般方法.

    圖1給出了3層BP網的結構示意圖.

    本文提出了采用人工神經網絡研究纖維增強復合材料力學性能的基本思路.種種跡像表明:將這種方法引入復合材料力學研究領域是合理和切實可行的.90年代以來,國外在纖維增強復合材料實驗力學方面作了大量工作,並已建立起一批具有相當規模的數據庫.我們如能利用這些數據庫中的數據,對相應的神經網絡進行訓練,生成的網絡模型勢必會對我國纖維增強復合材料的研究和應用產生積極影響.可以預計人工神經網絡在復合材料力學研究領域的應用前景是光明的.

  • 6 年前

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