UHMWPE/LDPE层合板复合材料损伤声发射信号识别

• 作者: 倪庆清 刘新华 杜增锋 王旭
• 来源期刊: 宇航材料工艺
• 学科: 工学
• 关键词: 复合材料 声发射 损伤机理 聚类分析 神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 测试分析
• 页码范围: 77-81
• 页数: 5页
• 分类号: TB332
• 字数: 4465字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12044/j.issn.1007-2330.2019.02.015

摘要

为了掌握UHMWPE/LDPE复合材料的损伤机理,运用声发射技术结合聚类分析方法建立不同损伤形式的声发射信号训练样本,通过神经网络实现损伤信号的识别,并分别探讨了训练函数、传递函数、网络结构等因素对识别率的影响.研究表明,由系统聚类可提取幅度、峰值频率、持续时间为模式特征,结合K-means聚类可建立11个类别共583信号的训练样本.以混淆矩阵为识别率指标,当训练函数为traingdx、隐层/输出层传递函数为tansig/logsig、隐层神经元数量为70时,网络的识别率达97.2％,为基于声发射技术的热塑性基体复合材料损伤识别提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘新华	安徽工程大学纺织服装学院	46	74	5.0	6.0
2	王旭	安徽工程大学纺织服装学院	24	53	4.0	5.0
3	杜增锋	安徽工程大学纺织服装学院	7	1	1.0	1.0