【摘 要】
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为了解决飞行器关键结构部件疲劳损伤的有效诊断，及时发现安全隐患，避免灾难性事故的发生，采用先进的声发射技术监测某飞行器真实水平尾翼的健康状态，获取其声发射信息，使用混沌理论，提取其声发射信息的关联维数，构建能反映结构潜在损伤信息的特征向量，并由模糊C-均值聚类算法对其进行健康诊断研究。提出了一种采用模糊C-均值聚类算法对声发射信息的关联维数进行分类以诊断飞行器结构是否损伤的新方法。在某飞行器真实水
【机 构】
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沈阳航空工业学院自动化学院,沈阳 110136;东北大学信息科学与工程学院,沈阳 沈阳飞机设计研究所,沈阳 110035
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为了解决飞行器关键结构部件疲劳损伤的有效诊断，及时发现安全隐患，避免灾难性事故的发生，采用先进的声发射技术监测某飞行器真实水平尾翼的健康状态，获取其声发射信息，使用混沌理论，提取其声发射信息的关联维数，构建能反映结构潜在损伤信息的特征向量，并由模糊C-均值聚类算法对其进行健康诊断研究。提出了一种采用模糊C-均值聚类算法对声发射信息的关联维数进行分类以诊断飞行器结构是否损伤的新方法。在某飞行器真实水平尾翼的疲劳试验中，运用该方法对其健康状态进行诊断试验表明，该方法能准确地诊断出飞行器水平尾翼的疲劳裂纹，为飞行器结构部件健康状态的有效诊断提供了新途径。
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