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复合材料结构损伤机理复杂,其损伤破坏一般呈现缓慢扩展趋势.为了有效地对复合材料结构健康状态进行预测,将距离形态相似度(DMS)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型引入复合材料结构健康状态预测中,提出了基于DMS和LS-SVM的复合材料结构健康状态预测方法.首先,以复合材料层合板(T300/QY8911)为具体研究对象,对其进行损伤试验,采集其振动加速度作为表征其健康状态的原始信息,并进行小波包分解,利用分解得到的各个频带信号的样本熵作为特征向量;然后,采用距离形态相似度(DMS)方法确定结构健康指数;最后,将结构健康指数作为建模数据用以构建LS-SVM预测模型,预测复合材料结构健康指数.结果表明,该方法可以有效实现复合材料结构裂纹损伤的预测,具有很好的应用前景.

参考文献

[1] 张林 .复合材料层合板的逐渐失效分析[D].哈尔滨工业大学,2009.
[2] 彭鸽,袁慎芳.复合材料结构损伤的小波神经网络辨识研究[J].宇航学报,2005(05):625-629,667.
[3] 谢宗蕻,刘海涵,张子龙.层间增韧复合材料层合板低速冲击损伤预测[J].南京航空航天大学学报,2013(05):686-692.
[4] 罗裴,姜德生,郭丹.小波包多尺度分析在智能复合材料板损伤检测中的应用[J].中国测试技术,2006(03):48-50.
[5] 丁燕,杨智春,王乐,党晓娟.基于响应能量和连续小波变换的复合材料结构损伤检测[J].西北工业大学学报,2009(03):316-320.
[6] 曾静,王军,郭金玉.基于向量相似度的多模型局部建模方法研究[J].计算机应用研究,2012(05):1631-1633,1640.
[7] 吴香华,牛生杰,吴诚鸥,秦伟良.马氏距离聚类分析中协方差矩阵估算的改进[J].数理统计与管理,2011(02):240-245.
[8] 盛艳燕,胡志忠.基于小波和马氏距离的电力电子电路故障诊断[J].电子测量技术,2013(02):108-112.
[9] 秦佳,杨建峰,薛彬,卜凡.基于向量相似度匹配准则的图像配准与拼接[J].微电子学与计算机,2013(06):22-25.
[10] 张宇,刘雨东,计钊.向量相似度测度方法[J].声学技术,2009(04):532-536.
[11] 郭新辰 .最小二乘支持向量机算法及其研究[D].长春:吉林大学,2008.
[12] 涂望明,宋执环,陈运涛,魏友国,周晶晶.基于小波变换和LS-SVM的雷达故障诊断[J].控制工程,2013(02):309-312.
[13] 常琦,袁慎芳,周恒保.基于LS-SVMs机翼盒段壁板损伤辨识研究[J].压电与声光,2009(04):489-492.
[14] 赵志宏,杨绍普.基于小波包变换与样本熵的滚动轴承故障诊断[J].振动、测试与诊断,2012(04):640-644.
[15] 张毅;罗明伟;罗元 .脑电信号的小波变换和样本熵特征提取[J].智能系统学报,2012,7(04):1.
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