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BP神经网络在航空复合材料敲击检测中的应用
引用本文:高志列,李艳军,曹愈远,王广侃.BP神经网络在航空复合材料敲击检测中的应用[J].航空计算技术,2017,47(3).
作者姓名:高志列  李艳军  曹愈远  王广侃
作者单位:南京航空航天大学 民航学院,江苏 南京,210016
基金项目:国家自然科学基金项目资助,中国民航总局科技基金项目资助
摘    要:随着航空复合材料运用越来越广泛,其本身缺陷造成的事故也愈来愈多.提出一种利用敲击检测和BP神经网络的航空复合材料无损检测方法.首先运用敲击检测采集数据;然后运用平均值法和方差法来对数据进行修正;最后借助MATLAB软件进行BP神经网络数据分析,在训练数据4 000组、测试数据20组时,准确率可达90%.实例验证结果表明,基于BP神经网络的敲击检测方法可以实现航空复合材料缺陷的有效检测.

关 键 词:航空复合材料  数据处理  敲击检测  BP神经网络

Application of BP Neural Network in Detection of Aviation Composite Materials
GAO Zhi-Lie,LI Yan-jun,CAO Yu-Yuan,Wang Guang-Kan.Application of BP Neural Network in Detection of Aviation Composite Materials[J].Aeronautical Computer Technique,2017,47(3).
Authors:GAO Zhi-Lie  LI Yan-jun  CAO Yu-Yuan  Wang Guang-Kan
Abstract:With the application of aviation composite materials more and more widely,the defects of aviation composite materials bring more and more accidents.This paper presents a new method for nondestructive testing of aviation composite materials based on percussion detection and BP neural network.Firstly,the defect data is collected by the knock detection;then,the mean value method and variance method are used to correct the data;finally,with the help of MATLAB software to process 4000 groups of training data and 20 groups of the test data,the accuracy rate is up to 90%.The results show that the method based on BP neural network can effectively detect the damage of composite materials.
Keywords:aviation composites  data processing  kock detection  BP neural network
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