【摘 要】
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对受力木材的声发射信号进行检测与分析,实现木材损伤过程的检测和监控;研究过程中采用时间序列结合神经网络建模方法,对声发射信号的累积能量时间序列和载荷时间序列进行仿
【机 构】
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东北林业大学生物质材料科学与技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(30700629);全国优秀博士学位论文作者专项基金(200764)资助项目
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对受力木材的声发射信号进行检测与分析,实现木材损伤过程的检测和监控;研究过程中采用时间序列结合神经网络建模方法,对声发射信号的累积能量时间序列和载荷时间序列进行仿真和预测。利用神经网络建模对声发射信号的累积能量时间序列进行预测,模型对44个样本进行检验的最大误差为5.6%,而且误差较大的样本对应声发射振幅参数值的局部极大值,而振铃计数与声发射率则对应局部极小值。对相应载荷时间序列预测分析中,模型输出与目标输出的最大误差不到0.1%。结构为5×5×1的网络能很好地根据序列前5个值准确预测即将发生的声发射累积能量值;结构为6×5×1的网络能很好地根据序列前6个值精确预测木材即将承受的载荷。
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