基于BP神经网络的信号子空间拟合多损伤定位方法
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1.中广核检测技术有限公司 2.苏州

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    摘要:

    提出了一种基于BP神经网络的信号子空间拟合多损伤定位方法用于复合材料的多损伤监测。该方法采用大量的导波信号协方差矩阵训练了BP神经网络损伤数目估计模型,在此基础上,基于多损伤阵列导波传播模型构建了阵列流型矩阵,并利用最小化代价函数拟合阵列流型矩阵与信号子空间的等价关系,从而实现阵列导波的多损伤成像定位。最后,为验证提出方法的有效性,本文在碳纤维复合材料板结构上进行了多损伤成像定位实验。损伤识别准确率达91.6%,平均定位角度误差1.6°,距离误差15.3mm,实验结果证明了方法的有效性。

    Abstract:

    A multi-damage localization method based on signal subspace fitting and BP neural network model is proposed in this paper for multi-damage monitoring on composite structures. Firstly, the neural network model is trained for damage number counting using a large amount of guided waves array signals. Then the array manifold matrix is constructed based on the guided waves propagation model of multi-damage. On this base, a cost function is used to fit the equivalence relationship between array manifold matrix and signal subspace to realize multi-damage imaging and localization. At last, to verify the effectiveness of the proposed method, the experiment of multi-damage localization on a carbon fiber composite plate is carried out. The accuracy rate of damage identification reaches up to 91.6%, and the mean localization angle error and distance error are 1.6° and 15.3mm respectively, which show the effectiveness of the proposed method.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

陈智聪,安达奇,郝庆阳,万象,黄飞.基于BP神经网络的信号子空间拟合多损伤定位方法计算机测量与控制[J].,2025,33(8):249-255.

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  • 收稿日期:2024-07-01
  • 最后修改日期:2024-08-21
  • 录用日期:2024-08-21
  • 在线发布日期: 2025-09-05
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