一种基于广义回归神经网络的裂纹扩展定量监测模型 |
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引用本文: | 安雨晴,杨宇,王莉.一种基于广义回归神经网络的裂纹扩展定量监测模型[J].航空科学技术,2023(3):40-48. |
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作者姓名: | 安雨晴 杨宇 王莉 |
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作者单位: | 中国飞机强度研究所 |
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摘 要: | 金属结构上裂纹的实时监测对飞行器损伤容限/疲劳试验、飞机定寿,以及保证服役过程中的安全性和可靠性、安排检修等任务具有重要意义。为实时监测金属结构疲劳裂纹的扩展过程,本文通过广义回归神经网络方法研究了提取自导波信号的多维损伤特征参量同裂纹长度之间的定量关系。结果表明,导波信号随着裂纹长度的变化存在规律性变化,损伤特征参量与裂纹长度存在一定的非线性相关性;多维损伤特征参量可实现较为准确的裂纹定量监测。可见广义回归神经网络可用于建立准确度较高的导波结构裂纹定量监测模型。
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关 键 词: | 裂纹长度 定量监测 损伤特征参量 导波 广义回归神经网络 |
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