南京航空航天大学学报

作者：崔翼扬，陈普会

单位：南京航空航天大学航空学院，南京 210016；,南京航空航天大学航空学院，南京 210016；

关键词：复合材料开孔板;失效行为预测;载荷-位移曲线;深度学习;长短时记忆模型

为研究复合材料开孔板在拉伸载荷下的失效行为，基于开孔板的拉伸试验建立了高精度的有限元仿真模型，并批量生成了拉伸载荷-位移曲线的数据集。提出了一种双长短时记忆（Long short-term memory，LSTM）神经网络模型用于预测载荷-位移曲线，其中第1个LSTM模型进行输入特征的提取，第2个LSTM模型直接给出载荷-位移曲线的预测。结果表明：这一模型能够高效、准确地预测开孔板的拉伸载荷-位移曲线，在测试集上的决定系数R²可以达到0.975 5，关键特征如初始刚度E₀的预测误差仅为1.85%，极限载荷F_max的预测误差仅为2.16%。

来源：2024年第3期

《南京航空航天大学学报》期刊编辑部

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