【摘要】：提出一種基于局部切空間排序(local tangent space alignment,簡稱LTSA)和相關向量機(relevance uector machine,簡稱RVM)相結合的復合材料結構損傷演化與預測模型。針對復合材料結構損傷特性,采用疲勞振動試驗進行結構損傷預測研究。首先,采用總體平均經驗模態(tài)分解(ensemble empirical mode decomposition,簡稱EEMD)方法對多傳感器采集的復合材料結構健康信息進行自適應分解,得到不同傳感器下的多個本征模態(tài)分量(intrinsic mode function,簡稱IMF),并對IMF進行希爾伯特(Hilbert)變換,得到相應的Hilbert邊際譜能量作為各傳感器的特征信息;然后,采用LTSA進行多特征降維融合得到特征能量,對降維融合后得到特征能量采用距離形態(tài)相似度方法定義結構健康指數;最后,將結構健康指數作為建模數據,創(chuàng)建RVM預測模型,并通過預測結構健康指數完成復合材料結構損傷預測研究。驗證結果表明,該模型可有效地對復合材料結構損傷進行預測。
[Abstract]:A damage evolution and prediction model for composite structures based on local tangent space sorting (LTSA) and correlation vector machine (RVM) is proposed. According to the damage characteristics of composite structure, fatigue vibration test was used to predict the damage of composite structure. Firstly, the average empirical mode decomposition (ensemble empirical mode decomposition,) method is used to decompose the health information of composite structures collected by multiple sensors, and the multiple intrinsic modal components (intrinsic mode function,) of different sensors are obtained. IMF), and Hilbert (Hilbert) transform for IMF are used to obtain the corresponding marginal spectrum energy of Hilbert as the characteristic information of each sensor. Then, the feature energy is obtained by multi-feature dimensionality reduction fusion with LTSA, and the structural health index is defined by the distance morphological similarity method. Finally, the structural health index is taken as the modeling data, and the RVM prediction model is established, and the damage prediction of composite structures is completed by predicting the structural health index. The results show that the model can effectively predict the damage of composite structures.
【作者單位】： 沈陽航空航天大學自動化學院;沈陽飛機設計研究所;
【基金】：航空科學基金資助項目(20153354005) 國防預研資助項目(A0520110023) 國防基礎科研資助項目(Z052012B002) 遼寧省自然科學基金資助項目(2014024003)
【分類號】：TB33

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4 梁Z，

本文編號：2363510