遺傳算法優(yōu)化的碳纖維復(fù)合材料聲發(fā)射數(shù)據(jù)聚類(lèi)分析
摘要：碳纖維復(fù)合材料在拉伸損傷試驗(yàn)中,會(huì)產(chǎn)生大量的聲發(fā)射信號(hào)。對(duì)聲發(fā)射信號(hào)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析,找出了碳纖維復(fù)合材料的損傷演變規(guī)律。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析,將數(shù)據(jù)分成由類(lèi)似對(duì)象組成的多個(gè)簇,找出簇與損傷之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。通過(guò)對(duì)聚類(lèi)后數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,得到碳纖維復(fù)合材料拉伸損傷識(shí)別模型。由于聲發(fā)射信號(hào)的特征是一個(gè)多維向量,特征之間存在一定的關(guān)聯(lián),為了提高建模速度,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,以選擇主要影響因素的特征。為此,采用遺傳算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,去掉冗余的特征,而保留主要的特征。最后將處理前后數(shù)據(jù)分別代入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對(duì)其進(jìn)行損傷識(shí)別。試驗(yàn)結(jié)果表明:采用遺傳算法優(yōu)化對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,其建模時(shí)間更短,識(shí)別效率更優(yōu)。
注：因版權(quán)方要求，不能公開(kāi)全文，如需全文，請(qǐng)咨詢雜志社。
無(wú)損檢測(cè)雜志
無(wú)損檢測(cè)雜志， 月刊，本刊重視學(xué)術(shù)導(dǎo)向，堅(jiān)持科學(xué)性、學(xué)術(shù)性、先進(jìn)性、創(chuàng)新性，刊載內(nèi)容涉及的欄目：科研成果及學(xué)術(shù)論文、試驗(yàn)研究、綜述、實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)、儀器動(dòng)態(tài)、標(biāo)準(zhǔn)化、儀器方法、專(zhuān)題綜述等。于1978年經(jīng)新聞總署批準(zhǔn)的正規(guī)刊物。
- 統(tǒng)計(jì)源期刊
- 1-3個(gè)月審核
