基于正交數(shù)值試驗與GA-BP算法的玻纖筋參數(shù)優(yōu)化及預(yù)測研究基于正交數(shù)值試驗與GA-BP算法的玻纖筋參數(shù)優(yōu)化及預(yù)測研究

摘要：隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，材料科學(xué)領(lǐng)域得到了長足的發(fā)展，其中玻璃纖維加強材料在工程領(lǐng)域中的應(yīng)用日益廣泛。玻璃纖維筋作為玻璃纖維加強材料的重要組成部分，其性能參數(shù)優(yōu)化對材料性能的提升起到至關(guān)重要的作用。本文通過正交數(shù)值試驗與GA-BP算法的結(jié)合，針對玻璃纖維筋的參數(shù)進行優(yōu)化，并利用優(yōu)化后的參數(shù)進行預(yù)測性能研究。

1.引言

玻璃纖維加強材料是一種重要的復(fù)合材料，在航空航天、汽車制造、建筑工程等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。玻璃纖維筋作為玻璃纖維加強材料的一個重要組成部分，對材料的力學(xué)性能和結(jié)構(gòu)特性起著至關(guān)重要的作用。因此，對于玻璃纖維筋的參數(shù)進行優(yōu)化研究具有重要的理論與實際意義。

2.正交數(shù)值試驗原理及方法

正交試驗是一種常用的試驗方法，通過一定的試驗設(shè)計，可以充分利用有限的試驗數(shù)據(jù)，較好地描述系統(tǒng)的參數(shù)關(guān)系。正交試驗方法的核心思想是通過對試驗因素進行不同水平的組合，獲得不同參數(shù)組合下系統(tǒng)的響應(yīng)值，從而建立模型并進行參數(shù)優(yōu)化。

3.GA-BP算法的基本原理

遺傳算法是一種生物進化的模擬算法，通過模擬自然界中的進化過程，利用選擇、交叉、變異等操作，逐步優(yōu)化問題的解。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是一種常用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，通過迭代更新權(quán)值和閾值來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)輸出。GA-BP算法是將遺傳算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，通過遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，提高算法的優(yōu)化效果。

4.玻璃纖維筋參數(shù)優(yōu)化實驗設(shè)計與結(jié)果分析

4.1正交試驗設(shè)計

本文采用正交試驗設(shè)計協(xié)方差分析方法，將玻璃纖維筋的參數(shù)分別設(shè)置為試驗因素，分別選取不同的水平值，進行正交數(shù)組試驗。

4.2實驗結(jié)果分析

通過正交試驗，獲得不同參數(shù)組合下的玻璃纖維筋力學(xué)性能數(shù)據(jù)，利用協(xié)方差分析方法分析數(shù)據(jù)，得出各參數(shù)對力學(xué)性能的貢獻程度，進而優(yōu)化參數(shù)。

5.GA-BP算法在玻璃纖維筋參數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用

5.1GA-BP算法設(shè)計

將正交試驗中得到的參數(shù)數(shù)據(jù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，通過遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，建立預(yù)測模型。

5.2預(yù)測模型性能評估

通過與實際的測試數(shù)據(jù)進行對比，評估優(yōu)化后的預(yù)測模型的性能。

6.結(jié)論

通過正交試驗與GA-BP算法的結(jié)合，對玻璃纖維筋的參數(shù)進行優(yōu)化，并建立了預(yù)測模型。通過與實際數(shù)據(jù)的對比，驗證了算法的可行性和有效性。這樣的研究對于玻璃纖維加強材料的優(yōu)化設(shè)計以及工程實踐有著重要的意義。未來可以進一步深入研究玻璃纖維筋的其他參數(shù)，并結(jié)合更多的優(yōu)化算法進行研究，進一步提高預(yù)測模型的準確性和穩(wěn)定性。

本研究采用正交試驗設(shè)計和GA-BP算法，對玻璃纖維筋的參數(shù)進行優(yōu)化，并建立了預(yù)測模型。通過正交試驗和協(xié)方差分析，獲得了不同參數(shù)組合下的玻璃纖維筋力學(xué)性能數(shù)據(jù)，并分析了各參數(shù)對力學(xué)性能的影響程度。然后，將這些參數(shù)數(shù)據(jù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，通過遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，建立了預(yù)測模型。通過與實際測試數(shù)據(jù)對比，驗證了優(yōu)化后的預(yù)測模型的性能。本研究的結(jié)果表明，正交試驗和GA-BP算法可以有效優(yōu)化玻璃纖維筋的參數(shù)，并提高預(yù)測模型的準確性和穩(wěn)