Machine learning solutions of stress concentration factors in perforated plate with single circular hole

不连续性分类 应力集中 有限元法 压力(语言学) 张力(地质) 边值问题 GSM演进的增强数据速率 边界(拓扑) 结构工程 变量(数学) 工作(物理) 集合(抽象数据类型) 机械 几何学 数学分析 材料科学 数学 计算机科学 工程类 物理 机械工程 人工智能 压缩(物理) 复合材料 语言学 哲学 程序设计语言
作者
Yafeng Chang,Hui Wang
出处
期刊:Advances in image and video processing [Scholar Publishing]
卷期号:9 (2)
标识
DOI:10.14738/aivp.92.10131
摘要

The discontinuities such as holes, grooves, notches and fillets in the structural geometry in structures would lead to significant increase of stress level, which can be represented by stress concentration factor (SCF), and further influence the strength of structures. Therefore, SCF plays a vital role in quantitatively understanding the influence of discontinuities on the peak stress. However, analytical or empirical solutions for predicting localized high-stress around the discontinuities are usually difficult to be derived, owing to the complex interaction of the specific boundary conditions and the discontinuities. In this work, machine learning (ML) solutions of SCF of circular holes in a finite perforated plate under tension are modeled using finite element analysis and back propagation neutral network (BPNN) technique. The locations and sizes of circular holes are input as input variables, and the SCFs are target variable. The feasibility and accuracy of the model are demonstrated through numerical examples. It’s found that the developed ML approach base on BPNN technique can provide accurate prediction of SCF value for each set of structural parameters, and vice versa.
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