基于LTSA和RVM的復合材料損傷預測分析
[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(shè)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(chǔ)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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本文編號:2363512
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