改进BP算法提升微悬臂梁载荷挠度拟合精度

本文主要探讨了"改进BP算法在微悬臂梁载荷与挠度关系研究中的应用"。微机电系统(MEMS)中的微悬臂梁结构因其在开关、传感器等领域广泛应用，对其可靠性评估显得至关重要。其中，断裂失效是影响可靠性的重要因素，因此研究其载荷与挠度之间的关系显得尤为关键。 标准的BP神经网络算法，由Rumelhart等人在1986年提出，是一种通过误差反向传播进行权重调整的多层神经网络训练方法。然而，标准BP算法存在明显的不足，如收敛速度较慢且容易陷入局部最优解，这限制了其在实际问题中的应用效果。为解决这些问题，作者提出了采用弹性BP算法对标准BP算法进行改进。 弹性BP算法旨在提高网络的泛化能力，使其能更好地应对未见过的输入，并通过优化权重更新策略来加快收敛速度。该算法的改进使得BP神经网络在微悬臂梁载荷与挠度关系的模拟中表现得更加高效和准确。 实验部分，研究者在Matlab 7.0环境中实现了对单晶硅(100)微悬臂梁加载后挠度数据的模拟，结果显示：随着梁长的增加，挠度呈正相关；梁宽的增大则导致挠度降低；而梁数的增多会使挠度减小，这些结果与理论计算相符，验证了改进BP算法的有效性。 该研究成果对于理解和预测微悬臂梁的力学行为，优化设计参数，提高其在实际应用中的性能具有重要意义。此外，也为微机电系统中其他微结构的可靠性分析提供了新的方法论和技术支持。 关键词：BP神经网络、微悬臂梁、弹性BP算法、微机电系统(MEMS)。文章的中图分类号TP183和文献标识码A表明了其在工程技术和计算机科学领域的学术定位，对后续相关研究具有较高的参考价值。