| 基于神经网络铝板机磁阻抗结构损伤识别 |
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| 引用本文： | 王晓煜,詹益,郭新峰,高斯佳.基于神经网络铝板机磁阻抗结构损伤识别[J].大连交通大学学报,2019,40(3). |
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| 作者姓名： | 王晓煜 詹益 郭新峰 高斯佳 |
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| 作者单位： | 大连交通大学 机械工程学院,辽宁 大连,116028;大连交通大学 机械工程学院,辽宁 大连,116028;大连交通大学 机械工程学院,辽宁 大连,116028;大连交通大学 机械工程学院,辽宁 大连,116028 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;辽宁省教育厅高等学校科研项目 |
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| 摘 要： | 提出一种将机磁阻抗技术用于金属板结构健康监测的方法,并使用BP神经网络数据处理技术实现金属板损伤程度的定量识别.首先,建立铝板与磁致伸缩材料构成的机磁阻抗模型,并推导出模型的耦合电阻抗表达式.然后,利用有限元软件ANSYS建立耦合系统的三维模型,并通过有限元谐响应分析方法得到铝板在缺陷尺寸从5mm变化到13mm的机磁阻抗谱.同时,建立BP神经网络模型,对缺陷尺寸为7 mm和12 mm的机磁阻抗谱进行验证.结果表明,神经网络能够准确识别出铝板缺陷的损伤级别.在铝板机磁阻抗检测中使用神经网络进行数据处理,不仅可以实现缺陷尺寸的精确定量,而且还具有较高的稳定性.
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| 关 键 词： | 金属板 机磁阻抗 结构健康监测 磁致伸缩 神经网络 |
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