俞祥龙;周晓萍 基于遗传算法的数据处理神经网络组方法导出的基于数据驱动键的周动力模型。 （英语） Zbl 07769290号 国际期刊数字。方法工程。 123，编号22，5618-5651（2022）。 小结：在基于键的周向动力学运动控制方程中，物质点的加速度可以看作是水平面上物质点所有位移的响应函数，以及包含杨氏模量和长度尺度的微刚度。本研究首次开发了一种数据处理的成组方法（GMDH）神经网络，以基于测量数据显式推导基于离散键的周动力运动方程，而不是传统的复杂数学推导。为了更有效地发现最优结构，避免穷举搜索，将遗传算法引入到GMDH结构中。结果表明，GMDH模型的预测结果与训练和测试数据的实测值吻合良好。此外，导出的运动方程表示为杨氏模量和长度尺度组成的参数的乘积，以及地平线上物质点位移的线性组合，这与原始的基于键的周动力公式一致。此外，还进行了与弹性变形和裂纹问题相关的数值基准测试，并与解析解或有限元分析结果进行了比较，以验证该模型的有效性和可行性。{©2022 John Wiley&Sons有限公司} 引用于1文件 MSC公司： 74A70型 周边动力学 74亿 弹性材料 74Sxx型 固体力学中的数值方法和其他方法 关键词：数据驱动模型;运动方程;GMDH神经网络;周动力学 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{X.-L.Yu}和\textit{X.-P.Zhou}，国际数学家杂志。方法工程123，No.22，5618--5651（2022；Zbl 07769290） 全文： 内政部 参考文献： [1] SillingSA。对不连续性和远程力的弹性理论进行了改革。机械物理固体杂志。2000年；48(1):175‐209. doi:10.1016/S0022‐5096（99）00029‐0·Zbl 0970.74030号 [2] SillingSA，AskariE。基于固体力学周动力模型的无网格方法。计算结构。2005;83(17-18):1526‐1535. doi:10.1016/j.compstruc.2004.11.026 [3] 周XP，YuXL。线性弹性固体中裂纹萌生和扩展的矢量形式共轭剪切键基周动力模型。工程分形力学。2021;256:107944. doi:10.1016/j.engfracmech.2021.107944 [4] 梁X、王莉、徐杰、王杰。周动力学的边界元法。国际数字方法工程杂志2021；122(20):5558‐5593. doi:10.1002/nme.6764 [5] HuW、HaYD、BobaruF。单向纤维增强复合材料动态断裂的周向动力学模型。计算方法应用机械工程2012；217:247‐261. doi:10.1016/j.cma.2012.01.016·Zbl 1253.74008号 [6] ChengZ、ZhangG、WangY、BobaruF。功能梯度材料动态断裂的周动力学模型。组成结构。2015;133:529‐546. doi:10.1016/j.com.pstruct.2015年7月47日 [7] AhmadiM、Hosseini‐ToudeshkyH、SadighiM。双相材料塑性变形的准动态细观力学模型和渐进损伤预测。工程分形力学。2020;235:107179. doi:10.1016/j.engfracmech.2020.107179 [8] 张涛、周世平、钱庆华。具有剪切变形的OSB‐PD理论框架中的Drucker‐Prager塑性模型。工程计算。2021.文件编号：10.1007/s00366‐021‐01527‐z [9] 陈伟、顾X、张Q、夏X。改进的热力-机械全耦合周动力学，应用于混凝土开裂。工程分形力学。2021;242:107463. doi:10.1016/j.engfracmech.2020.107463 [10] 王毅、周旭、库姆。基于热力学键的耦合周动力学，用于模拟岩石中的热开裂。国际J分形。2018;211(1-2):13‐42. doi:10.1007/s10704‐018‐0273‐z [11] 周X、姚武、贝托夫。针对超大变形和开裂问题的平滑周动力学：周动力学和平滑粒子流体动力学的统一。疲劳断裂工程材料结构。2021;44(9):2444‐2461. doi:10.1111/ffe.13523 [12] BodeT、WeißenfelsC、WriggersP。可压缩和不可压缩有限变形的混合周动力学公式。计算力学。2020;65(5):1365‐1376. doi:10.1007/s00466‐020‐01824‐2·兹比尔1465.74015 [13] SillingSA、EptonM、WecknerO、XuJ、AskariE。准动态和本构建模。J弹性。2007;88(2):151‐184. doi:10.1007/s10659‐007‐9125‐1·Zbl 1120.74003号 [14] 王B、谢丽、宋杰、赵B、李C、赵Z。变幅载荷下弯曲疲劳裂纹扩展的人工神经网络预测。国际疲劳杂志。2021;142:105886. doi:10.1016/j.ijfatigue.2020.105886 [15] MardanshahiA、NasirV、KazemiradS、ShokriehMM。使用导波传播和人工神经网络检测和分类层压复合材料中的基体裂纹。组成结构。2020;246:112403. doi:10.1016/j.compstruct.2020.112403 [16] GopeD、GopePC、ThakurA、YadavA。人工神经网络在多裂纹几何形状裂纹扩展方向预测中的应用。应用软计算。2015;30:514‐528. doi:10.1016/j.asoc.2015.02.003 [17] 王毅、张X、刘XS。岩石断裂力学问题的机器学习方法：I型断裂韧性测定。工程分形力学。2021;253:107890. doi:10.1016/j.engfracmech.2021.107890 [18] HasniH、AlaviAH、JiaoP、LajnefN。钢桥梁疲劳裂纹检测：支持向量机方法。Arch Civ Mech Eng.2017；17(3):609‐622. doi:10.1016/j.acme.2016.11.005 [19] YanH、ZhangJ、ZhounN、LiB、WangY。通过综合元启发式和机器学习算法预测SC-CO2压裂的裂缝起始压力。工程分形力学。2021;249:107750. doi:10.1016/j.engfracmech.2021.107750 [20] IvakhnenkoAG，穆勒JA。自组织模型在股市预测和分析中的最新发展。微电子可靠性。1997;37:1053‐1072. 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