This paperdetailsthefatiguelifepred

This paperdetailsthefatiguelifepredictionmodelforweldingcomponentsbasedonhybridintelligent
technology.Wemakeuseofthecapabilitiesandadvantagesofroughsettheory,particleswarmopti-
mization (PSO)algorithmandBPneuralnetworkforestablishingofthefatiguelifepredictionmodel.
Firstly,roughsettheorywasusedtodealwiththeoriginalfatiguesampledata;theminimumfatigue
feature subsetwasobtained.Secondly,improvedPSOalgorithmwasusedtooptimizetheinitialweighs
and thresholdsoftheBPneuralnetwork,whichresolvessuchproblemsaslocalextremumandslow
convergencethatexistinthetraditionalBPneuralnetwork.Atlast,minimumreducedsubsetwasin-
putted intotheoptimizedBPneuralnetworktoconstructthenovelfatiguelifepredictionmodelfor
welding componentsbythecontinuoustrainingandadjusting.Sampledataofthetitaniumalloywelded
joints wasusedtoverifythecorrectnessandvalidityofthenovelfatiguelifepredictionmodel,simu-
lation resultsshowthatthefatiguelifepredictionmodelproposedinthispaperhasbetterfaulttoler-
ance, higherprecision,andcan fitting fatiguelifevaluemoreaccuratelythantraditionalBPmodel.
Consequently,themodelbasedonhybridintelligenttechnologycanprovideaneffectivenewapproach
to predictthefatiguelifeofweldedjoints.

0/5000

จาก: -

เป็น: -

ผลลัพธ์ (ไทย) 1: [สำเนา]

คัดลอก!

Paperdetailsthefatiguelifepredictionmodelforweldingcomponentsbasedonhybridintelligent นี้เทคโนโลยี Wemakeuseofthecapabilitiesandadvantagesofroughsettheory, particleswarmopti-algorithmandBPneuralnetworkforestablishingofthefatiguelifepredictionmodel mization (PSO)ประการแรก roughsettheorywasusedtodealwiththeoriginalfatiguesampledata, theminimumfatigueคุณสมบัติ subsetwasobtained ประการที่สอง improvedPSOalgorithmwasusedtooptimizetheinitialweighsและ thresholdsoftheBPneuralnetwork, whichresolvessuchproblemsaslocalextremumandslowconvergencethatexistinthetraditionalBPneuralnetwork.Atlast,minimumreducedsubsetwasin-putted intotheoptimizedBPneuralnetworktoconstructthenovelfatiguelifepredictionmodelforเชื่อม componentsbythecontinuoustrainingandadjusting Sampledataofthetitaniumalloyweldedข้อต่อ wasusedtoverifythecorrectnessandvalidityofthenovelfatiguelifepredictionmodel, simu-resultsshowthatthefatiguelifepredictionmodelproposedinthispaperhasbetterfaulttoler เครื่องดูด-ance, higherprecision, andcan เหมาะสม fatiguelifevaluemoreaccuratelythantraditionalBPmodelดังนั้น themodelbasedonhybridintelligenttechnologycanprovideaneffectivenewapproachการ predictthefatiguelifeofweldedjoints

การแปล กรุณารอสักครู่..

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:[สำเนา]

คัดลอก!

นี้ subsetwasobtained.Secondly, improvedPSOalgorithmwasusedtooptimizetheinitialweighs และ intotheoptimizedBPneuralnetworktoconstructthenovelfatiguelifepredictionmodelfor เชื่อม componentsbythecontinuoustrainingandadjusting.Sampledataofthetitaniumalloywelded ข้อต่อ wasusedtoverifythecorrectnessandvalidityofthenovelfatiguelifepredictionmodel, เครื่องจำลองlation resultsshowthatthefatiguelifepredictionmodelproposedinthispaperhasbetterfaulttoler- ance, higherprecision, andcan เหมาะสม predictthefatiguelifeofweldedjoints

การแปล กรุณารอสักครู่..

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:[สำเนา]

คัดลอก!

เทคโนโลยี paperdetailsthefatiguelifepredictionmodelforweldingcomponentsbasedonhybridintelligent
นี้ wemakeuseofthecapabilitiesandadvantagesofroughsettheory particleswarmopti , -
mization ( PSO ) algorithmandbpneuralnetworkforestablishingofthefatiguelifepredictionmodel .
1 roughsettheorywasusedtodealwiththeoriginalfatiguesampledata ; theminimumfatigue
คุณลักษณะ subsetwasobtained ประการที่สองและ whichresolvessuchproblemsaslocalextremumandslow thresholdsofthebpneuralnetwork improvedpsoalgorithmwasusedtooptimizetheinitialweighs
,
convergencethatexistinthetraditionalbpneuralnetwork . ล่าสุด minimumreducedsubsetwasin -
putted intotheoptimizedbpneuralnetworktoconstructthenovelfatiguelifepredictionmodelfor เชื่อม sampledataofthetitaniumalloywelded

componentsbythecontinuoustrainingandadjusting .ข้อต่อ wasusedtoverifythecorrectnessandvalidityofthenovelfatiguelifepredictionmodel simu lation resultsshowthatthefatiguelifepredictionmodelproposedinthispaperhasbetterfaulttoler , -
-
higherprecision ance , กระชับ , fatiguelifevaluemoreaccuratelythantraditionalbpmodel andcan .
จากนั้น themodelbasedonhybridintelligenttechnologycanprovideaneffectivenewapproach
เพื่อ predictthefatiguelifeofweldedjoints .

การแปล กรุณารอสักครู่..

ภาษาอื่น ๆ

การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.