【摘 要】
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本文较全面地评述了基于振动特征信号的结构健康监测方法,详细介绍了径向基函数(Radial Base Function,简称为RBF,下同)神经网络在结构健康监测中的应用模型和动态调整算法,
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本文较全面地评述了基于振动特征信号的结构健康监测方法,详细介绍了径向基函数(Radial Base Function,简称为RBF,下同)神经网络在结构健康监测中的应用模型和动态调整算法,并编制了RBF神经网络程序;同时在引入模糊理论的基础上,给出了一种应用于复合材料结构健康监测的新型模糊RBF神经网络模型,并在前人的工作基础上改进了网络的训练算法,编制了模糊RBF神经网络的程序;制备了三个高强纤维布SW-210/环氧树脂E51复合材料试验件,并对上述三个试验件分别进行了实验模态分析;利用坐标相同、节点号不同的方法模拟脱层损伤,利用有限元FEM法计算了不同脱层损伤情况下的频率信息;针对基于实验数据训练神经网络存在样本不足的缺陷,本文提出了利用有限元方法对含有脱层损伤的复合材料试验件进行数值模拟,以该结构的前六阶弯曲模态频率经过相应的处理后分别构建RBF神经网络和模糊RBF神经网络的训练样本的思路;将实验模态分析的结果分别送入训练好的RBF神经网络和模糊RBF神经网络进行预测,实现了对复合材料梁的脱层损伤的定位和损伤程度的评估,上述两种网络的识别结果表明模糊RBF神经网络结构的具有更好的泛化能力和更好的鲁棒性。
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