【摘 要】
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为解决风机叶片在多种损伤工况下的结构损伤识别问题,采用一种模态应变能变化率和BP神经网络结合的分步判别方法。首先利用ANSYS软件建立风机叶片的结构模型,选取模态应变能
【基金项目】
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兰州交通大学科技支撑基金（ZC2012008）, 甘肃省高等学校科研项目（42015274）
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为解决风机叶片在多种损伤工况下的结构损伤识别问题,采用一种模态应变能变化率和BP神经网络结合的分步判别方法。首先利用ANSYS软件建立风机叶片的结构模型,选取模态应变能变化率作为检测结构损伤的特征参数;然后分别在单损伤与多损伤工况下,通过比较损伤前后各单元的模态应变能变化初步定位损伤;最后通过BP神经网络精确判定损伤状态,辨别叶片的损伤位置和程度。结果表明,通过比较各单元模态应变能变化率,可以有效实现损伤的初步定位,利用BP神经网络可以准确诊断出叶片损伤位置和程度。这种方法对同一单元不同程度损伤、同程度多
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