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摘要:
在某导弹支撑座模型宽带随机振动实验的基础上,针对其连接螺栓松动所产生的支撑座结构响应的非平稳特性,采用小波包分析的方法得到缩减的信号特征;然后利用BP神经网络的模式分类功能,进行了螺栓松动程度的损伤识别研究.实验结果表明,小波包结合神经网络的方法可以有效地识别该支撑座连接螺栓的松动程度.
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文献信息
篇名 基于小波包-神经网络方法的支撑座连接螺栓松动损伤诊断的实验研究
来源期刊 机械科学与技术 学科 工学
关键词 宽带随机振动实验 支撑座结构 螺栓松动 小波包 BP神经网络
年,卷(期) 2006,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 102-106
页数 5页 分类号 TH113.1
字数 3842字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1003-8728.2006.01.029
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 宁佐贵 中国工程物理研究院结构力学研究所 14 183 7.0 13.0
2 王东升 中国工程物理研究院结构力学研究所 29 309 11.0 17.0
3 王雄祥 中国工程物理研究院结构力学研究所 5 89 4.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
宽带随机振动实验
支撑座结构
螺栓松动
小波包
BP神经网络
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
机械科学与技术
月刊
1003-8728
61-1114/TH
大16开
西安友谊西路127号
52-193
1981
chi
出版文献量(篇)
8073
总下载数(次)
15
总被引数(次)
69926
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