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基于模糊RBF神经网络的复合材料结构脱层损伤监测研究

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【作者】 王宏涛刘朝勇郑世杰

【Author】 WANG Hongtao1,LIU Chaoyong2,ZHENG Shijie2(1.College of Mechanical and Electrical Engineering,Nanjing University of Aeronautics & Astronautics,Nanjing 210016,China;2.Aeronautical Science Key Laboratory of Smart Materials & Structures,Nanjing University of Aeronautics & Astronautics,Nanjing 210016,China)

【机构】 南京航空航天大学机电学院南京航空航天大学智能材料结构航空科技重点实验室

【摘要】 提出一种径向基函数(RBF)神经网络和模糊聚类分析相结合的复合材料结构脱层损伤监测方法。该方法融合神经网络学习能力强和模糊逻辑推理自适应、自组织、容错性好等优点,简化神经网络学习数据获取及模糊推理规则建立的过程。利用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,以前六阶弯曲模态频率构建训练样本,将实验模态分析结果经送入训练好的模糊RBF神经网络进行预测,从而实现对复合材料梁的脱层损伤定位和损伤程度评估。实验结果表明,模糊RBF神经网络鲁棒性好,精度高。

【基金】 国家自然科学基金项目(51075202);国家自然科学基金重点项目(50830201)
【所属期刊栏目】 试验研究 (2011年01期)
  • 【DOI】10.14024/j.cnki.1004-244x.2011.01.016
  • 【分类号】TB33
  • 【被引频次】5
  • 【下载频次】170
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