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神经网络已广泛应用于故障诊断领域,但也存在冗余数据难以剔除、网络结构复杂的缺陷,与其他理论相结合可以得到更优越的诊断特性。粗糙集在数据约简和规则获取等方面具有优势,可以有效避免神经网络构造的困难;同时,模糊神经网络可以使网络推理过程变得透明,且较强的数据泛化能力可以弥补粗糙集的不足。通过将粗糙集与模糊神经网络技术相结合,建立故障诊断模型,利用歼击机操纵面故障诊断实例检验其可行性和有效性。 相似文献
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基于超声红外热成像技术的复合材料损伤检测 总被引:2,自引:0,他引:2
采用超声红外热成像技术,对某飞行器的复合材料壳体损伤进行了检测研究。采用数值分析模拟了超声激励下复合材料损伤处的摩擦生热及热传导过程,分析了裂纹处的温度分布及裂纹尺寸对检测结果的影响;利用超声波发生器对含分层损伤复合材料试件进行了试验,根据表面温度的分布实现了对损伤的定量识别。结果表明,超声红外热成像技术能够快速准确地检测到复合材料表面及浅表面的界面贴合型损伤(如分层,疲劳裂纹等);对损伤的定位准确、检测结果直观、不存在加热非均匀等问题;选择恰当的耦合材料能有效消除"驻波"现象的产生,并提高损伤检测效果。 相似文献
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