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摘要
为准确预测连续管的多轴疲劳寿命，分析其疲劳寿命的影响因素，建立基于GRA-PSO-BP的连续管疲劳寿命预测模型。采用灰度关联法(GRA)分析连续管疲劳寿命的影响因素，建立经过粒子群算法(PSO)优化后的BP神经网络预测模型即PSO-BP模型，分析连续管直径、壁厚、弯曲半径以及内压与连续管疲劳寿命的关系并进行预测。研究结果表明：基于GRA分析结果可知，弯曲半径对连续管的疲劳寿命影响最大；通过与5种机器学习模型进行对比可知，GRA-PSO-BP模型具有较高的预测精度和较强的泛化性能。
- 出版日期2023
- 单位长江大学
