【摘要】：提出一種基于局部切空間排序(local tangent space alignment,簡(jiǎn)稱LTSA)和相關(guān)向量機(jī)(relevance uector machine,簡(jiǎn)稱RVM)相結(jié)合的復(fù)合材料結(jié)構(gòu)損傷演化與預(yù)測(cè)模型。針對(duì)復(fù)合材料結(jié)構(gòu)損傷特性,采用疲勞振動(dòng)試驗(yàn)進(jìn)行結(jié)構(gòu)損傷預(yù)測(cè)研究。首先,采用總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(ensemble empirical mode decomposition,簡(jiǎn)稱EEMD)方法對(duì)多傳感器采集的復(fù)合材料結(jié)構(gòu)健康信息進(jìn)行自適應(yīng)分解,得到不同傳感器下的多個(gè)本征模態(tài)分量(intrinsic mode function,簡(jiǎn)稱IMF),并對(duì)IMF進(jìn)行希爾伯特(Hilbert)變換,得到相應(yīng)的Hilbert邊際譜能量作為各傳感器的特征信息;然后,采用LTSA進(jìn)行多特征降維融合得到特征能量,對(duì)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(jié)構(gòu)健康指數(shù);最后,將結(jié)構(gòu)健康指數(shù)作為建模數(shù)據(jù),創(chuàng)建RVM預(yù)測(cè)模型,并通過預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)健康指數(shù)完成復(fù)合材料結(jié)構(gòu)損傷預(yù)測(cè)研究。驗(yàn)證結(jié)果表明,該模型可有效地對(duì)復(fù)合材料結(jié)構(gòu)損傷進(jìn)行預(yù)測(cè)。
[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(xué)自動(dòng)化學(xué)院;沈陽飛機(jī)設(shè)計(jì)研究所;
【基金】：航空科學(xué)基金資助項(xiàng)目(20153354005) 國(guó)防預(yù)研資助項(xiàng)目(A0520110023) 國(guó)防基礎(chǔ)科研資助項(xiàng)目(Z052012B002) 遼寧省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2014024003)
【分類號(hào)】：TB33

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4 梁Z

本文編號(hào)：2363511