【摘 要】
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碳纤维增强复合材料层压板已经广泛应用于飞机的主承力结构。然而,层间分层作为一种最常见的损伤形式,严重影响层压板的力学性能和结构安全。人们利用导波在层压板中的传播特
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碳纤维增强复合材料层压板已经广泛应用于飞机的主承力结构。然而,层间分层作为一种最常见的损伤形式,严重影响层压板的力学性能和结构安全。人们利用导波在层压板中的传播特性开展结构损伤监测,其核心是对比分析损伤前后导波信号,根据信号变化特征量化计算损伤指数,并将其与损伤阈值进行比较,从而进行损伤判定。该方法对专家经验依赖严重,并且泛化能力较弱。本文利用深度学习理论,提出了一种基于分布式时序卷积神经网络的损伤识别模型。该模型能够较好地解决深度学习方法在处理结构健康监测问题所面临的困难,包括数据样本量不足、数据偏斜严
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