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基于应力和振动频率的典型船体结构裂纹损伤识别方法
被引量:
1
1
作者
牟金磊
张仲良
+2 位作者
王健
彭飞
闵少松
《船舶工程》
CSCD
北大核心
2020年第5期46-50,共5页
为研究典型船体结构的裂纹识别方法,通过模型试验和数值仿真相结合的方法获取了大量可靠的训练样本和验证测试样本。基于BP神经网络技术建立了裂纹损伤识别模型,分别以静态应力参数、动态振动参数、应力与振动参数结合三类信息作为特征...
为研究典型船体结构的裂纹识别方法,通过模型试验和数值仿真相结合的方法获取了大量可靠的训练样本和验证测试样本。基于BP神经网络技术建立了裂纹损伤识别模型,分别以静态应力参数、动态振动参数、应力与振动参数结合三类信息作为特征参数,对裂纹位置坐标进行了识别,对识别精度进行了对比分析。结果表明利用神经网络模型进行加筋板裂纹损伤识别是可行的,其中以应力与振动参数结合作为裂纹识别的特征信息识别精度最高,绝大多数裂纹位置识别误差在5%之内。研究方法和研究成果可为船体结构裂纹损伤智能化识别提供参考。
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关键词
船体结构
加筋板裂纹识别
神经网络
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职称材料
题名
基于应力和振动频率的典型船体结构裂纹损伤识别方法
被引量:
1
1
作者
牟金磊
张仲良
王健
彭飞
闵少松
机构
海军工程大学舰船与海洋学院
出处
《船舶工程》
CSCD
北大核心
2020年第5期46-50,共5页
基金
国家自然科学基金(51779261)
海军工程大学自然科学基金(20161595)。
文摘
为研究典型船体结构的裂纹识别方法,通过模型试验和数值仿真相结合的方法获取了大量可靠的训练样本和验证测试样本。基于BP神经网络技术建立了裂纹损伤识别模型,分别以静态应力参数、动态振动参数、应力与振动参数结合三类信息作为特征参数,对裂纹位置坐标进行了识别,对识别精度进行了对比分析。结果表明利用神经网络模型进行加筋板裂纹损伤识别是可行的,其中以应力与振动参数结合作为裂纹识别的特征信息识别精度最高,绝大多数裂纹位置识别误差在5%之内。研究方法和研究成果可为船体结构裂纹损伤智能化识别提供参考。
关键词
船体结构
加筋板裂纹识别
神经网络
Keywords
hull structure
crack identification of stiffened plates
neural network
分类号
U661.4 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于应力和振动频率的典型船体结构裂纹损伤识别方法
牟金磊
张仲良
王健
彭飞
闵少松
《船舶工程》
CSCD
北大核心
2020
1
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职称材料
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