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摘要:
提出一种基于人工神经网络(ANN--Artificial Neural Network)的柔性结构损伤模式识别方法,将神经网络用做损伤模式的分类器.引入通过对输入模式的增强来实现多种模式分类的函数连接型神经网络构成损伤模式识别方法.通过对柔性悬臂梁结构的损伤识别实验表明 ,该方法运用于模式较少的场合非常有效,并且网络结构简单,学习速度快.实验中采用PV DF压电薄膜作为信号获取元件,并且以柔性结构多个位置传感器的输出值的相对值作为模式识别中的特征向量,识别时对梁的振动幅度没有固定要求.实验结果表明,这是一种有效的损伤模式识别方法.
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文献信息
篇名 基于神经网络的柔性结构损伤模式识别方法
来源期刊 振动、测试与诊断 学科 工学
关键词 神经网络 柔性结构 损伤模式识别 聚偏二氟乙稀压电 薄膜
年,卷(期) 2000,(4) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 240-244
页数 6页 分类号 TP277|TP183
字数 2748字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-6801.2000.04.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄尚廉 重庆大学智能结构研究中心 164 3610 34.0 51.0
2 王代华 重庆大学智能结构研究中心 38 451 14.0 19.0
3 熊炼 16 55 4.0 6.0
4 周德高 重庆大学智能结构研究中心 1 23 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
柔性结构
损伤模式识别
聚偏二氟乙稀压电
薄膜
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
振动、测试与诊断
双月刊
1004-6801
32-1361/V
南京市御道街29号
chi
出版文献量(篇)
2937
总下载数(次)
3
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