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基于SPSO-WK-TWSVM的复合材料层合板损伤辨识方法
被引量：
3
1
作者
刘小峰
王邦昕
+1 位作者
艾帆
韦代平
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2021年第15期290-295,302,共7页
针对复合材料层合板的基体裂纹损伤与脱层损伤的不易区分辨识的问题,采用Lamb波对层合板进行损伤检测,对接收到的传感信号进行特征提取与筛选,创新性地引入加权核双子支持向量基(weighted kernels-twin support vector machine,WK-TWSVM...
针对复合材料层合板的基体裂纹损伤与脱层损伤的不易区分辨识的问题,采用Lamb波对层合板进行损伤检测,对接收到的传感信号进行特征提取与筛选,创新性地引入加权核双子支持向量基(weighted kernels-twin support vector machine,WK-TWSVM)的机器学习方法对基体裂纹与脱层损伤进行自动分类识别。为了进一步提高损伤辨识精度,采用简化粒子群优化(simple particle swarm optimization,SPSO)算法对WK-TWSVM的核函数权值及模型参数进行了寻优处理,并与其他粒子群优化算法就行了分析比较。试验分析结果表明,基于Lamb波的SPSO-WK-TWSVM复合材料层合板损伤辨识方法能够对复合材料层合板基体裂纹与脱层损伤进行准确的自动识别,识别精度明显高于其他TWSVM优化算法及传统的机器学习方法。
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关键词
复合材料层合板
LAMB波
损伤分类辨识
简化粒子群优化
双子支持向量基
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职称材料
题名
基于SPSO-WK-TWSVM的复合材料层合板损伤辨识方法
被引量：
3
1
作者
刘小峰
王邦昕
艾帆
韦代平
机构
重庆大学机械运载工程学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2021年第15期290-295,302,共7页
基金
国家自然科学基金(51975067)。
文摘
针对复合材料层合板的基体裂纹损伤与脱层损伤的不易区分辨识的问题,采用Lamb波对层合板进行损伤检测,对接收到的传感信号进行特征提取与筛选,创新性地引入加权核双子支持向量基(weighted kernels-twin support vector machine,WK-TWSVM)的机器学习方法对基体裂纹与脱层损伤进行自动分类识别。为了进一步提高损伤辨识精度,采用简化粒子群优化(simple particle swarm optimization,SPSO)算法对WK-TWSVM的核函数权值及模型参数进行了寻优处理,并与其他粒子群优化算法就行了分析比较。试验分析结果表明,基于Lamb波的SPSO-WK-TWSVM复合材料层合板损伤辨识方法能够对复合材料层合板基体裂纹与脱层损伤进行准确的自动识别,识别精度明显高于其他TWSVM优化算法及传统的机器学习方法。
关键词
复合材料层合板
LAMB波
损伤分类辨识
简化粒子群优化
双子支持向量基
Keywords
composite laminate
Lamb wave
damage classification identification
simple particle swarm optimization(SPSO)algorithm
weighted kernels-twin support vector machine(WK-TWSVM)
分类号
V258 [一般工业技术—材料科学与工程]
TH145 [一般工业技术—材料科学与工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于SPSO-WK-TWSVM的复合材料层合板损伤辨识方法
刘小峰
王邦昕
艾帆
韦代平
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2021
3
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