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一种改进的多基因遗传编程方法,用于模拟304奥氏体不锈钢动态应变时效状态的真实应力。 (英语) Zbl 1293.74145号

概述:AISI 304钢用于核反应堆燃料棒的包壳。在文献中,各种数学建模方法,如支持向量回归(SVR)、人工神经网络(ANN)和多基因遗传规划(MGGP)已被应用于研究该钢的性能。在这些方法中,MGGP具有演化模型结构及其系数的能力。参与MGGP算法进化阶段的模型是多个基因的加权线性和,其权重通过随机选择基因并使用最小二乘法组合它们来确定,从而形成MGGP模型。因此,性能较低的基因可能会降低模型的性能。针对这一问题,提出了一种改进的MGGP(M-MGGP)方法,该方法引入了一种新的逐步回归技术,用于选择只有更高性能的基因组合。M-MGGP方法适用于奥氏体不锈钢304在不同应变速率和温度下进行的拉伸试验获得的真实应力值数据。结果表明,与标准化MGGP、ANN和SVR模型相比,M-MGGP模型能够更好地外推真应力值。M-MGGP模型的尺寸也小于MGGP的模型。结果表明,M-MGGP方法提供了紧凑而准确的模型,专家可以部署这些模型来有效地研究钢在高温下的性能。

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74H15型 固体力学动力学问题解的数值逼近
74K10型 杆(梁、柱、轴、拱、环等)
74号05 固体中的晶体
92D99型 遗传学和种群动力学
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全文: 内政部

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