【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及耗能器，尤其是涉及基于神经网络的耗能器智能设计方法、系统及存储介质。
技术介绍
1、柔性防护网系统常用于地质灾害防护工程中，系统由柔性网片、钢丝绳、钢立柱和耗能器组成，广泛应用于防护落石和泥石流等严重的坡面地质灾害。耗能器的性能很大程度上决定了柔性防护网的柔性和对冲击能量的耗散能力。目前，系统常用的耗能件为减压环。在柔性防护网的计算模型中，耗能器往往采用简化的等代力学模型。基于简化复杂条件的计算模型，为快速获取高精度等代模型和按需设计特定结构尺寸的耗能器对柔性防护网的精确计算和设计极为重要。
2、现有对于耗能器的力学性能研究集中于数值模拟和力学试验。其数值模拟方法涉及到材料、几何与接触的高度非线性特征，计算难度大，计算效率不高。而试验成本较高，且同批次型号的耗能器在结构尺寸和性能上也具有差异，往往不能通过一次试验获取足够精确的力学性能。选择过强的耗能器会使柔性防护网的耗能性能过剩，造成不必要的成本，选择过弱的耗能器则会使柔性防护网拦截失效。目前缺乏有效的依据按需求选择耗能器的尺寸。
3、因此，基于上...
【技术保护点】
1.基于神经网络的耗能器智能设计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络的耗能器智能设计方法，其特征在于，基于耗能器智能设计模型设计出结构尺寸，并进行该结构尺寸的实际产品的力学试验，得到试验力学性能；将试验力学性能与目标力学性能对比验证耗能器智能设计模型的有效性。
3.根据权利要求1所述的基于神经网络的耗能器智能设计方法，其特征在于，所述耗能器为减压环、棒式耗能器、板式耗能器、U型耗能器或活塞杆式耗能器。
4.根据权利要求1所述的基于神经网络的耗能器智能设计方法，其特征在于，进行参数分析建立数据集时，以耗能器的...
【技术特征摘要】
1.基于神经网络的耗能器智能设计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络的耗能器智能设计方法，其特征在于，基于耗能器智能设计模型设计出结构尺寸，并进行该结构尺寸的实际产品的力学试验，得到试验力学性能；将试验力学性能与目标力学性能对比验证耗能器智能设计模型的有效性。
3.根据权利要求1所述的基于神经网络的耗能器智能设计方法，其特征在于，所述耗能器为减压环、棒式耗能器、板式耗能器、u型耗能器或活塞杆式耗能器。
4.根据权利要求1所述的基于神经网络的耗能器智能设计方法，其特征在于，进行参数分析建立数据集时，以耗能器的结构尺寸为输入参数，耗能器的力学性能指标为输出参数。
5.根据权利要求4所述的基于神经网络的耗能器智能设计方法，其特征在于，所述耗能器为减压环时，所述耗能器的结构尺寸为减压环的环径、管径、管壁厚和铝套筒长度，所述耗能器的力学性能指标为减压环的启动荷载、最大...
【专利技术属性】
技术研发人员：余志祥，何泽寰，田永丁，王一诺，廖林绪，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：
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