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基于SSA-VMD和ANFIS的黏弹夹层结构老化状态智能识别方法
1
作者
瞿金秀
史小伟
+5 位作者
石长全
黄家琦
白玉梅
吴佳燕
柯非
曹蔚
《振动工程学报》
北大核心
2025年第10期2339-2349,共11页
针对黏弹夹层结构的振动响应信号表现为强非平稳性,以及老化状态变化引起的振动响应信号变化具有微弱性的难题,本文提出了一种基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和...
针对黏弹夹层结构的振动响应信号表现为强非平稳性,以及老化状态变化引起的振动响应信号变化具有微弱性的难题,本文提出了一种基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)的黏弹夹层结构老化状态智能识别方法。对黏弹夹层结构不同老化状态的振动响应信号进行参数优化的VMD分解,得到若干个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF);计算得到IMF分量的排列熵特征,用于反映结构老化状态的变化;将得到的排列熵特征构建成特征向量,作为ANFIS的输入实现黏弹夹层结构老化状态的智能识别。通过试验验证了该方法的有效性,并将该方法与经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和ANFIS、参数优化VMD和径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)方法进行比较。结果表明,本文所提方法可以更加准确地识别黏弹夹层结构的老化状态。
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关键词
黏弹夹层结构
变分模态分解
特征提取
自适应神经模糊推理系统
老化状态智能识别
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职称材料
不同老化状态黏弹夹层结构的模态分析
被引量：
5
2
作者
瞿金秀
石长全
+2 位作者
王磊超
丁锋
王文娟
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020年第11期69-75,共7页
黏弹夹层结构被广泛应用于机械设备的减振、降噪等方面,但在长期储存、运输和使用过程中,黏弹性材料会出现老化现象,致使黏弹夹层结构的服役性能退化,从而影响整个机械设备的性能和使用安全。因此,研究黏弹夹层结构的老化状态识别方法...
黏弹夹层结构被广泛应用于机械设备的减振、降噪等方面,但在长期储存、运输和使用过程中,黏弹性材料会出现老化现象,致使黏弹夹层结构的服役性能退化,从而影响整个机械设备的性能和使用安全。因此,研究黏弹夹层结构的老化状态识别方法是工程实际的迫切需要。设计了黏弹夹层结构的实验装置,通过黏弹性材料的热氧加速老化实验获得了不同老化程度的试样,通过黏弹性材料的力学性能测试试验获得了不同老化程度下的性能指标;采用三维建模—导入—前处理方法建立了黏弹夹层结构的有限元模型,使用输入黏弹性材料不同参数的方式达成了等效模型不同老化状态的目的,完成了不同老化下结构的模态分析,建立了老化状态变化和固有频率变化之间的对应关系;通过脉冲激励实验验证了有限元模型的有效性。研究结果表明,建立的黏弹夹层结构的有限元模型能够反映其老化状态特性及其变化,可为其老化状态识别提供理论基础和先验知识。
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关键词
黏弹夹层结构
有限元模型
模态分析
老化状态特性
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职称材料
题名
基于SSA-VMD和ANFIS的黏弹夹层结构老化状态智能识别方法
1
作者
瞿金秀
史小伟
石长全
黄家琦
白玉梅
吴佳燕
柯非
曹蔚
机构
西安工业大学机电工程学院
西安交通大学精密微纳制造技术全国重点实验室
出处
《振动工程学报》
北大核心
2025年第10期2339-2349,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(51905406,52175113)
陕西省自然科学基础研究计划项目(2024JC-YBMS-379,2017JQ5017)
+2 种基金
陕西省高校科协青年人才托举计划项目(20220466)
陕西省重点研发计划-国际科技合作计划重点项目(2023-GHZD-36)
陕西省教育厅专项科研计划项目(19JK0405)。
文摘
针对黏弹夹层结构的振动响应信号表现为强非平稳性,以及老化状态变化引起的振动响应信号变化具有微弱性的难题,本文提出了一种基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)的黏弹夹层结构老化状态智能识别方法。对黏弹夹层结构不同老化状态的振动响应信号进行参数优化的VMD分解,得到若干个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF);计算得到IMF分量的排列熵特征,用于反映结构老化状态的变化;将得到的排列熵特征构建成特征向量,作为ANFIS的输入实现黏弹夹层结构老化状态的智能识别。通过试验验证了该方法的有效性,并将该方法与经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和ANFIS、参数优化VMD和径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)方法进行比较。结果表明,本文所提方法可以更加准确地识别黏弹夹层结构的老化状态。
关键词
黏弹夹层结构
变分模态分解
特征提取
自适应神经模糊推理系统
老化状态智能识别
Keywords
viscoelastic sandwich structure
variational mode decomposition
feature extraction
adaptive neuro-fuzzy inference system
intelligent recognition of aging state
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
不同老化状态黏弹夹层结构的模态分析
被引量：
5
2
作者
瞿金秀
石长全
王磊超
丁锋
王文娟
机构
西安工业大学机电工程学院
西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020年第11期69-75,共7页
基金
陕西省自然科学基础研究计划项目(2017JQ5017)
陕西省教育厅专项科研计划项目(19JK0405)。
文摘
黏弹夹层结构被广泛应用于机械设备的减振、降噪等方面,但在长期储存、运输和使用过程中,黏弹性材料会出现老化现象,致使黏弹夹层结构的服役性能退化,从而影响整个机械设备的性能和使用安全。因此,研究黏弹夹层结构的老化状态识别方法是工程实际的迫切需要。设计了黏弹夹层结构的实验装置,通过黏弹性材料的热氧加速老化实验获得了不同老化程度的试样,通过黏弹性材料的力学性能测试试验获得了不同老化程度下的性能指标;采用三维建模—导入—前处理方法建立了黏弹夹层结构的有限元模型,使用输入黏弹性材料不同参数的方式达成了等效模型不同老化状态的目的,完成了不同老化下结构的模态分析,建立了老化状态变化和固有频率变化之间的对应关系;通过脉冲激励实验验证了有限元模型的有效性。研究结果表明,建立的黏弹夹层结构的有限元模型能够反映其老化状态特性及其变化,可为其老化状态识别提供理论基础和先验知识。
关键词
黏弹夹层结构
有限元模型
模态分析
老化状态特性
Keywords
viscoelastic sandwich structure
finite element modeling
modal analysis
aging status characteristics
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
TH123 [机械工程—机械设计及理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SSA-VMD和ANFIS的黏弹夹层结构老化状态智能识别方法
瞿金秀
史小伟
石长全
黄家琦
白玉梅
吴佳燕
柯非
曹蔚
《振动工程学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
不同老化状态黏弹夹层结构的模态分析
瞿金秀
石长全
王磊超
丁锋
王文娟
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020
5
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职称材料
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