【摘 要】
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提出一种径向基函数（RBF）神经网络和模糊聚类分析相结合的复合材料结构脱层损伤监测方法。该方法融合神经网络学习能力强和模糊逻辑推理自适应、自组织、容错性好等优点,简化神
【机 构】
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南京航空航天大学机电学院,南京航空航天大学智能材料结构航空科技重点实验室
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提出一种径向基函数（RBF）神经网络和模糊聚类分析相结合的复合材料结构脱层损伤监测方法。该方法融合神经网络学习能力强和模糊逻辑推理自适应、自组织、容错性好等优点,简化神经网络学习数据获取及模糊推理规则建立的过程。利用有限元方法对含有脱层损伤的复合材料试件进行数值模拟,以前六阶弯曲模态频率构建训练样本,将实验模态分析结果经送入训练好的模糊RBF神经网络进行预测,从而实现对复合材料梁的脱层损伤定位和损伤程度评估。实验结果表明,模糊RBF神经网络鲁棒性好,精度高。
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