【摘 要】
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本文从复合材料结构的动力学特性入手，找出能较方便地反映结构损伤／失效的特征标识量。这些标识量和结构的损伤状态存在着确定的但是目前无法解析出来的映射关系，通过神经网络可
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本文从复合材料结构的动力学特性入手，找出能较方便地反映结构损伤／失效的特征标识量。这些标识量和结构的损伤状态存在着确定的但是目前无法解析出来的映射关系，通过神经网络可以较准确地来拟合这种标识量和损伤／失效状态之间的关联。论文从理论分析的角度研究了结构损伤与特征标识量之间的内在关系，通过对这些标识量的提取可用于监控结构的健康状态。本文的主要工作在于利用模态分析理论及有限元分析方法来寻找一些典型航空板壳结构和盒段结构的合适的损伤标识量，用PARAN计算各种设定损伤下的标识量，并用MATLAB软件虚拟BP神经网络来完成健康监控的过程。分析计算的结果表明，几种标识量都有较好的识别精度，能较可靠地应用用于复合材料结构的损伤识别和健康监控。
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