网络训练好后，得相应的权值和阈值，只有输入应力集中处附近3点的值，网络即可输出最大应变值，停止一次灰色累减可求出最大应力值为了测验本办法的适用性和牢靠性，别离取孔径为6mm时，沿纤维方向拉伸和垂直于纤维方向拉伸时的状况作为算例，把读数差均值代入各自已训练好的灰色神经网络模型停止计算，由可算得应力集中系数。为便于比较，现将本文灰色神经网络算法所得结果和中的结果列于表2由表2可知，用本文的办法所得结果沿垂直纤维方向与光弹解的结果相当接近但沿纤维方向由于原始数据的精确性以及模型精度的影响，还存在一定的误差表2应力集中系数计算结果比较所用办法沿纤维方向拉伸垂直纤维方向拉伸近似计算中的外推法光弹解本文办法3完毕语以上结果标明，用灰色神经网络算法来确定正交异性板应力集中处最大应力（应变）值的办法是可行的。神经网络具有良好的自学功能，是处置非线性系统预测问题的一种有效的钻研工具但是须要较多的网络训练样本，否则会影响预测精度把灰色系统实践和神经网络联合起来能够发挥各自的劣势。