基于支持向量机的典型船体结构裂纹损伤模式分类研究

为了识别典型船体结构裂纹损伤,提出基于支持向量机(SVM)的分类方法,采用固有时间尺度分解(ITD)和奇异值分解(SVD)方法对振动信号进行特征向量提取,得到训练样本和验证样本数据,应用SVM算法对训练样本数据进行正确的分类。为评估SVM分类准确性,引入BP神经网络算法进行对比分析,2种算法对验证样本进行分类预测,结果证明SVM方法对小样本试验数据进行模式分类具有更高的准确率。对十字加筋板的损伤模式进行分类研究,可对船体局部结构的维修和管理提供更好辅助决策支持。