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作者：王思齐;蒋玮;董长帅;
单位：大连理工大学机械工程学院;
摘要：针对过往理论应力集中系数计算和应用的繁杂性，采用神经网络技术对常用标准件的理论应力集中系数进行预测，建立了形状特征、载荷和应力集中系数之间的数学关系，从而获得应力集中系数的显性表达式。在这个基础上，根据对训练数据集的预处理以及神经网络的分组，选择BP神经网络，循环神经网络（RNN），长短期记忆（LSTM）神经网络等不同的神经网络算法进行对比。结果表明，RNN和LSTM神经网络对理论应力集中系数的预测是可行的，并且LSTM神经网络获得更好的预测效果。
关键词：局部应力集中;;理论应力集中系数;;BP神经网络;;循环神经网络;;LSTM;;超参数
