为提高风洞调试和运行时的结构安全性,设计研制一种大型低速风洞结构健康监测系统。针对风洞监测对象位置散、可移动的特点,对结构健康监测(structural health monitoring,SHM)需求进行精准分析。在分析基础上,系统采用基于光纤环网和...为提高风洞调试和运行时的结构安全性,设计研制一种大型低速风洞结构健康监测系统。针对风洞监测对象位置散、可移动的特点,对结构健康监测(structural health monitoring,SHM)需求进行精准分析。在分析基础上,系统采用基于光纤环网和星形连接的混合网络架构,实现对分散结构状态数据的分布式采集、边缘计算和高效传输。运行系统表明:该系统在消声室流致振动监测评估、防护网拦截异物监测诊断等方面发挥了显著作用,有力保障了大型低速风洞运行安全。展开更多
纤维增强树脂基复合材料(Fiber reinforced plastics,FRPs)因其高模高强、可设计强、耐腐蚀等优异性能,已广泛应用于航空航天等高性能领域。结构健康监测(Structural health mornitoring,SHM)对于保障复合材料结构的安全运行至关重要。...纤维增强树脂基复合材料(Fiber reinforced plastics,FRPs)因其高模高强、可设计强、耐腐蚀等优异性能,已广泛应用于航空航天等高性能领域。结构健康监测(Structural health mornitoring,SHM)对于保障复合材料结构的安全运行至关重要。随着人工智能技术的进步,机器学习方法在复合材料结构健康监测领域也得到快速发展,以数据驱动方法代替传统模型对结构状态进行判断,使得基于各类传感器的结构健康监测技术具有更高的准确性、鲁棒性及高效性。基于此,本文首先阐述了在复合材料结构健康监测领域中常用的机器学习算法,其次总结了机器学习方法在复合材料损伤模式识别、损伤位置识别和损伤程度识别几个方面的研究进展,最后讨论了基于机器学习的复合材料结构健康监测的未来发展趋势。展开更多
文摘为提高风洞调试和运行时的结构安全性,设计研制一种大型低速风洞结构健康监测系统。针对风洞监测对象位置散、可移动的特点,对结构健康监测(structural health monitoring,SHM)需求进行精准分析。在分析基础上,系统采用基于光纤环网和星形连接的混合网络架构,实现对分散结构状态数据的分布式采集、边缘计算和高效传输。运行系统表明:该系统在消声室流致振动监测评估、防护网拦截异物监测诊断等方面发挥了显著作用,有力保障了大型低速风洞运行安全。
文摘纤维增强树脂基复合材料(Fiber reinforced plastics,FRPs)因其高模高强、可设计强、耐腐蚀等优异性能,已广泛应用于航空航天等高性能领域。结构健康监测(Structural health mornitoring,SHM)对于保障复合材料结构的安全运行至关重要。随着人工智能技术的进步,机器学习方法在复合材料结构健康监测领域也得到快速发展,以数据驱动方法代替传统模型对结构状态进行判断,使得基于各类传感器的结构健康监测技术具有更高的准确性、鲁棒性及高效性。基于此,本文首先阐述了在复合材料结构健康监测领域中常用的机器学习算法,其次总结了机器学习方法在复合材料损伤模式识别、损伤位置识别和损伤程度识别几个方面的研究进展,最后讨论了基于机器学习的复合材料结构健康监测的未来发展趋势。
