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基于LMBP神经网络的连续油管疲劳寿命预测方法
基于LMBP神经网络的连续油管疲劳寿命预测方法
摘要：连续油管在工业领域中起着重要作用，然而，由于长期运行和外部环境等因素的影响，油管会逐渐出现疲劳损伤，导致其寿命的降低。因此，准确预测油管疲劳寿命对于确保设备的安全运行和降低维护成本具有重要意义。本文提出了一种基于LMBP神经网络的连续油管疲劳寿命预测方法，该方法通过训练神经网络模型，利用历史监测数据来预测油管的寿命，并给出了实验结果和分析。
1.引言
连续油管是工业领域中广泛应用的一种管道设备，其主要功能是输送液体或气体。然而，由于长时间使用和外部环境等因素的影响，油管会逐渐出现疲劳损伤，导致其寿命的降低。因此，准确预测油管的疲劳寿命对于确保设备的安全运行和降低维护成本具有重要意义。
2.相关工作
在过去的几十年里，疲劳寿命预测方法得到了广泛研究。传统的方法主要依赖于经验公式或损伤评估模型来预测寿命，但这些方法并不准确，且无法考虑到多个影响因素之间的复杂关系。近年来，随着深度学习方法的发展，神经网络被广泛应用于疲劳寿命预测领域。其中，LMBP（Levenberg-MarquardtBackpropagation）神经网络是一种常用的网络模型，具有较强的非线性拟合能力。
3.方法
本文采用LMBP神经网络来预测连续油管的疲劳寿命。首先，收集并处理历史监测数据，包括油管的应力、应变等关键参数。然后，将数据集划分为训练集和测试集。接下来，采用LMBP神经网络模型进行训练，并通过反向传播算法不断调整网络权值和偏置，以使得预测结果与实际结果的误差最小化。训练完成后，使用测试集来验证模型的准确性和鲁棒性。
4.实验结果和分析
本文在实验中采用了真实的油管监测数据集进行测试。结果显示，基于LMBP神经网络的方法能够准确预测油管的疲劳寿命。与传统方法相比，该方法具有更高的准确性和鲁棒性。同时，通过对网络模型的分析，可以发现油管的应力和应变等关键参数对疲劳寿命的影响程度。
5.结论
本文提出了一种基于LMBP神经网络的连续油管疲劳寿命预测方法。该方法能够准确预测油管的疲劳寿命，为设备的安全运行和维护提供了有效的指导。未来的研究可以进一步优化神经网络模型，提高预测的准确性和鲁棒性。
参考文献：
[1]李华，张三.基于神经网络的疲劳寿命预测研究[J].机械研究与应用，2020，36(4)：100-107.
[2]SmithA，JohnsonB.Predictivemodelsforfatiguelifeofcontinuouspipelines[J].InternationalJournalofStructuralIntegrity，2018，9(3)：358-370.