【摘 要】
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为了掌握UHMWPE/LDPE复合材料的损伤机理,运用声发射技术结合聚类分析方法建立不同损伤形式的声发射信号训练样本,通过神经网络实现损伤信号的识别,并分别探讨了训练函数、传
【机 构】
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安徽工程大学纺织服装学院,信州大学纤维学部
【基金项目】
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安徽工程大学科研启动基金项目(2012YQQ008),安徽高校优秀青年骨干人才访学研修项目(gxfx2017045),安徽工程大学国家自然基金预研项目(2015yy02),安徽工程大学研究生实践与创新资助项目(2017).
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为了掌握UHMWPE/LDPE复合材料的损伤机理,运用声发射技术结合聚类分析方法建立不同损伤形式的声发射信号训练样本,通过神经网络实现损伤信号的识别,并分别探讨了训练函数、传递函数、网络结构等因素对识别率的影响。研究表明,由系统聚类可提取幅度、峰值频率、持续时间为模式特征,结合K-means聚类可建立11个类别共583信号的训练样本。以混淆矩阵为识别率指标,当训练函数为traingdx、隐层/输出层传递函数为tansig/logsig、隐层神经元数量为70时,网络的识别率达97.2%,为基于声发射技术的热
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