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基于径向基函数神经网络的编织复合材料结构脱层损伤监测研究
  • ISSN号：1000-3835
  • 期刊名称：《振动与冲击》
  • 时间：0
  • 分类：TB381[一般工业技术—材料科学与工程]
  • 作者机构：[1]南京航空航天大学智能材料与结构航空科技重点实验室,南京210016, [2]大同职业技术学院建工系,大同037008
  • 相关基金：国家自然科学基金重点项目50135030资助
作者： 刘朝勇[1], 郑世杰[1], 王晓雪[2]
关键词： RBF神经网络, 编织复合材料结构, 损伤监测
中文摘要：

鉴于传统的BP网络的速度慢和局部极小值问题，以及针对基于实验数据训练神经网络存在样本不足的缺陷，文中提出了利用径向基函数（Radial Base Function，简记为RBF）神经网络通过有限元方法对含有脱层损伤的复合材料试件进行数值模拟，把前五阶弯曲模态频率进行修正，以修正后的前五阶弯曲模态频率再经过归一化处理构建训练样本的新思路，将实验模态分析结果经归一化处理后送入训练好的RBF神经网络进行预测，从而实现对编制复合材料梁的脱层损伤定位和损伤程度评估。最后给出了编织复合材料结构损伤大小伤识别及定位的算例，仿真结果表明RBF神经网络速度快，稳定性好，精度高，在复合材料结构损伤监测中具有光明的应用前景和重要的工程应用价值。

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期刊信息
  • 《振动与冲击》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国振动工程学会 上海交通大学 上海市振动工程学会
  • 主编：恽伟君
  • 地址：上海市华山路1954号上海交通大学
  • 邮编：200030
  • 邮箱：jvs@sjtu.edu.cn
  • 电话：021-62821366
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-3835
  • 国内统一刊号：ISSN：31-1316/TU
  • 邮发代号:4-349
  • 获奖情况:
  • 中国科协优秀科技期刊三等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:27302