【摘 要】
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[目的]舰船在执行作战任务时会受到导弹或炮弹的攻击,而穿甲损伤识别有其特殊性,对其进行专门研究具有重要意义。[方法]以舰船普遍存在的加筋板结构作为研究对象,首先,采用加
【机 构】
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武汉理工大学高性能舰船技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2018YFB1601500)
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[目的]舰船在执行作战任务时会受到导弹或炮弹的攻击,而穿甲损伤识别有其特殊性,对其进行专门研究具有重要意义。[方法]以舰船普遍存在的加筋板结构作为研究对象,首先,采用加筋板前3阶模态的固有频率作为特征参数的概率神经网络(PNN)对加筋板进行圆孔形穿甲损伤识别研究;然后,通过结合模态特征和加速度方差的结构损伤识别方法,解决固有频率的对称性识别问题。[结果]结果表明,所用方法对圆孔形穿甲损伤的定位和损伤程度识别效果良好。[结论]概率神经网络收敛速度快,易于在硬件上实现高度吻合的加筋板结构圆孔形穿甲损伤识别问题
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