基于改进RBF神经网络的变形场插值算法研究

来源：计算机测量与控制杂志2015年第8期北京时间：

作者：杨松,邵龙潭,高天一,奚海波

摘要：传统的物体表面力学变形场计算方法存在计算量大,无法计算边缘点变形等问题；提出一种改进的萤火虫算法优化RBF神经网络的变形插值方法,利用阈值约束RBF神经网络隐含层结点数,运用可变步长萤火虫算法优化RBF神经网络隐含层节点的中心和宽度,采用递推最小二乘法计算隐含层到输出层之间的权值,建立物体表面位移神经网络插值模型；为提高位移插值精度,在训练和测试的输入中增加坐标组合数据；应用于混凝土梁三点弯实验,仿真结果表明,该算法比常用的神经网络算法有更快的仿真速度和更高的预测精度,可用于土工材料表面变形场的快速、准确的计算。

关键词：径向基神经网络;变形场;插值;萤火虫算法;变步长

基金资助：国家973计划项目(2010CB7315022);国家自然科学基金(50905022;51309047);工业装备结构分析国家重点实验室专项基金项目(S09104);中央高校基本科研业务费专项资金(DUT12LK21)。