×
Al-Haik，M.S.（医学硕士）。;H·加梅斯塔尼。;I.M.纳文。

神经计算粘塑性模型的截断Newton训练算法。 （英语） Zbl 1119.74622号

计算。方法应用。机械。工程师。 192，第19号，2249-2267（2003）.
总结：我们提出了一种估算方法，用于计算聚合物基复合材料在不同热机械环境下的粘塑性行为。本研究采用计算神经网络作为确定复合材料蠕变行为的工具。我们提出了一种新的二阶学习算法来训练多层网络。神经网络中的训练通常被指定为相对于网络参数（权重和学习率）的适当误差函数的最小化，这些参数对应于激励和抑制连接。本文提出了一种基于截断牛顿（TN）大规模无约束最小化技术的误差最小化技术，该技术具有二次收敛速度。与简单的最速下降法或共轭梯度法相比，该技术提供了更复杂的梯度信息使用。在这项工作中，我们简要说明了实现TN方法的必要细节，该方法用于训练预测聚合物复合材料粘塑性行为的神经网络。我们提供了对比实验结果和显式模型结果，以验证基于神经网络的模型的有效性。这些结果验证了与显式建模方案相比，本方法的优越性。此外，本研究首次证明了将具有二次收敛速度的TN方法引入神经网络领域的可行性。

引用于4文件

MSC公司：

74S30型 固体力学中的其他数值方法（MSC2010）
74立方厘米 小应变率相关塑性理论（包括粘塑性理论）
74页99 固体力学中的优化问题
92B20型 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络

关键词：

神经网络;粘塑性;优化蠕变;截断牛顿法

软件：

万亿;TNPACK公司;神经网络工具箱;L-BFGS公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.S.Al-Haik}等人，计算。方法应用。机械。Eng.192，编号19249-2267（2003年；Zbl 1119.74622）
全文： 内政部

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