基于神经网络的深潜器载人舱损伤识别

深海潜水器载人舱是海洋深潜载人结构物的重要组成部分,保障着工作人员的安全,掌握该结构在长期使用过程中的健康安全状况非常必要。文章首先对4 500 m深海潜水器载人舱6个监测点进行加速度监测,得到其加速度的结点能量;再通过广义回归神经网络和概率神经网络对这些加速度结点能量进行训练;最后用训练好的神经网络进行预测。研究结果表明,对深海潜水器载人舱结构损伤位置的预测正确率可以达到90%左右,可以达到健康监测的目的。