基于BP神经网络的不同内压下连续油管疲劳寿命预测

简介

针对传统经验公式估算连续油管疲劳寿命精度较低的问题,利用MATLAB建立了3层BP神经网络模型,基于该模型预测不同内压作用下连续油管疲劳寿命,分析连续油管疲劳寿命与壁厚的关系。对比预测结果与已有试验数据,结果表明不同内压作用下,连续油管疲劳寿命预测平均误差率为4.8%,最小相对误差率为0.3%,最大相对误差率为9.4%,随着内压增大连续油管疲劳寿命减少;改变连续油管壁厚,连续油管疲劳寿命预测平均误差率为1.4%,最小相对误差率为0.6%,最大相对误差率为2.8%,预测精度高于有限元预测结果,说明壁厚增加会延长连续油管疲劳寿命。基于BP神经网络模型预测连续油管疲劳寿命,降低了经验公式估算误差,提高了连续油管疲劳寿命预测精度。