【摘 要】
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为研究风电叶片玻璃纤维复合材料在疲劳工况下的损伤模式,文章基于声发射技术提出了一种主成分聚类分析和BP神经网络相结合的材料损伤识别模型.首先,采集损伤声发射信号,并提取相关参数进行分析,对不同疲劳损伤进行分类;其次,对数据进行主成分分析,以降低噪声信号,去掉冗余信息;再次,对主成分进行聚类分析,将样本分簇并找出各簇与损伤之间的对应关系;最后,基于BP神经网络建立损伤识别模型,并基于试验数据对识别网络进行测试训练.训练结果表明,识别模型对3种未知类型疲劳损伤的识别率均高于90％,对未知损伤具有较好的识别能力
【机 构】
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淄博市技师学院, 山东 淄博 255000;山东理工大学 机械工程学院, 山东 淄博 255000;山东理工大学 机械工程学院, 山东 淄博 255000;山东中车风电有限公司, 山东 济南 2501
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为研究风电叶片玻璃纤维复合材料在疲劳工况下的损伤模式,文章基于声发射技术提出了一种主成分聚类分析和BP神经网络相结合的材料损伤识别模型.首先,采集损伤声发射信号,并提取相关参数进行分析,对不同疲劳损伤进行分类;其次,对数据进行主成分分析,以降低噪声信号,去掉冗余信息;再次,对主成分进行聚类分析,将样本分簇并找出各簇与损伤之间的对应关系;最后,基于BP神经网络建立损伤识别模型,并基于试验数据对识别网络进行测试训练.训练结果表明,识别模型对3种未知类型疲劳损伤的识别率均高于90％,对未知损伤具有较好的识别能力.
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