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基于遗传神经网络的智能复合材料损伤检测传感器位置优化的研究
被引量：
5
1
作者
谢建宏
张为公
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第11期1184-1187,共4页
具有损伤自检测功能的智能复合材料是一个多传感器体系结构,对其传感器进行数目及位置优化,具有重要的实用价值,值得深入研究。采用神经网络建立了复合材料冲击损伤检测方法,运用遗传算法并结合神经网络对复合材料损伤检测的3个传感器...
具有损伤自检测功能的智能复合材料是一个多传感器体系结构,对其传感器进行数目及位置优化,具有重要的实用价值,值得深入研究。采用神经网络建立了复合材料冲击损伤检测方法,运用遗传算法并结合神经网络对复合材料损伤检测的3个传感器布置进行了优化,结果得到了穷举法的验证。该遗传神经网络方法具有一般性,可有效地推广到类似的更多传感器位置优化问题。
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关键词
神经网络
遗传算法
损伤检测
传感器位置优化
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职称材料
压电智能结构损伤检测传感器优化配置的遗传神经网络方法
被引量：
1
2
作者
谢建宏
张为公
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第2期413-418,共6页
基于损伤检测的智能结构传感器优化配置的研究工作较少,问题在于难以找到理想的关联损伤物理力学特征的损伤检测目标函数.提出了一种基于损伤检测的压电智能结构传感器优化配置的遗传神经网络(GANN)方法.该方法采用最小二乘支持向量机(L...
基于损伤检测的智能结构传感器优化配置的研究工作较少,问题在于难以找到理想的关联损伤物理力学特征的损伤检测目标函数.提出了一种基于损伤检测的压电智能结构传感器优化配置的遗传神经网络(GANN)方法.该方法采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)网络建立损伤检测目标函数,运用改进的遗传算法对目标函数进行优化,从而实现不同数目传感器的优化布置,并综合考虑成本与效益的因素,确定传感器的最优配置数目.论文对该遗传神经网络方法的具体实现过程及其可行性进行了分析,结果表明,该方法是可行的,可用于实现传感器对应于其初始布置模式下的最优配置.对于更多传感器的初始布置模式,采用该方法可有效减少更多传感器的数量,从而降低成本.
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关键词
压电智能结构
损伤检测
传感器优化配置
遗传神经网络
成本与效益
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职称材料
基于GANN的机翼盒段试验件传感器的优化配置
3
作者
谢建宏
张为公
梁大开
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第9期1917-1921,共5页
对机翼盒段试验件进行了结构分析,采用有限单元方法,建立了其结构的有限元模型,并进行了冲击压电响应数值仿真。构造了一种基于损伤检测的压电智能结构传感器优化配置的遗传神经网络(GANN)方法,采用该方法对机翼盒段试验件压电传感器进...
对机翼盒段试验件进行了结构分析,采用有限单元方法,建立了其结构的有限元模型,并进行了冲击压电响应数值仿真。构造了一种基于损伤检测的压电智能结构传感器优化配置的遗传神经网络(GANN)方法,采用该方法对机翼盒段试验件压电传感器进行了优化配置,得到了传感器对应于其初始布置模式下的最优配置,为该结构试验件的实际压电传感器的优化配置提供指导依据。仿真结果也表明,对于更多传感器的初始布置模式,采用该遗传神经网络方法可有效减少更多传感器的数量,从而降低成本。
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关键词
机翼盒段试验件
损伤检测
传感器优化配置
遗传神经网络方法
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职称材料
题名
基于遗传神经网络的智能复合材料损伤检测传感器位置优化的研究
被引量：
5
1
作者
谢建宏
张为公
机构
江西财经大学电子学院
东南大学仪器科学与工程系
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第11期1184-1187,共4页
基金
国家自然科学基金(90205031)资助项目
文摘
具有损伤自检测功能的智能复合材料是一个多传感器体系结构,对其传感器进行数目及位置优化,具有重要的实用价值,值得深入研究。采用神经网络建立了复合材料冲击损伤检测方法,运用遗传算法并结合神经网络对复合材料损伤检测的3个传感器布置进行了优化,结果得到了穷举法的验证。该遗传神经网络方法具有一般性,可有效地推广到类似的更多传感器位置优化问题。
关键词
神经网络
遗传算法
损伤检测
传感器位置优化
Keywords
neural networks genetic algorithms damage detection optimal sensor placement
分类号
TB381 [一般工业技术—材料科学与工程]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
压电智能结构损伤检测传感器优化配置的遗传神经网络方法
被引量：
1
2
作者
谢建宏
张为公
机构
江西财经大学电子学院
东南大学仪器科学与工程系
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第2期413-418,共6页
基金
国家自然科学基金项目资助(90205031)
文摘
基于损伤检测的智能结构传感器优化配置的研究工作较少,问题在于难以找到理想的关联损伤物理力学特征的损伤检测目标函数.提出了一种基于损伤检测的压电智能结构传感器优化配置的遗传神经网络(GANN)方法.该方法采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)网络建立损伤检测目标函数,运用改进的遗传算法对目标函数进行优化,从而实现不同数目传感器的优化布置,并综合考虑成本与效益的因素,确定传感器的最优配置数目.论文对该遗传神经网络方法的具体实现过程及其可行性进行了分析,结果表明,该方法是可行的,可用于实现传感器对应于其初始布置模式下的最优配置.对于更多传感器的初始布置模式,采用该方法可有效减少更多传感器的数量,从而降低成本.
关键词
压电智能结构
损伤检测
传感器优化配置
遗传神经网络
成本与效益
Keywords
piezoelectric smart structures
damage
detection
optimal
sensor
placement
genetic
algorithm integrated
neural
network cost-effective
分类号
TP212.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于GANN的机翼盒段试验件传感器的优化配置
3
作者
谢建宏
张为公
梁大开
机构
江西财经大学电子学院
东南大学仪器科学与工程系
南京航空航天大学智能材料与结构航空科技重点实验室
出处
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第9期1917-1921,共5页
基金
国家自然科学基金(90205031)
文摘
对机翼盒段试验件进行了结构分析,采用有限单元方法,建立了其结构的有限元模型,并进行了冲击压电响应数值仿真。构造了一种基于损伤检测的压电智能结构传感器优化配置的遗传神经网络(GANN)方法,采用该方法对机翼盒段试验件压电传感器进行了优化配置,得到了传感器对应于其初始布置模式下的最优配置,为该结构试验件的实际压电传感器的优化配置提供指导依据。仿真结果也表明,对于更多传感器的初始布置模式,采用该遗传神经网络方法可有效减少更多传感器的数量,从而降低成本。
关键词
机翼盒段试验件
损伤检测
传感器优化配置
遗传神经网络方法
Keywords
wing box specimen of plane
damage
detection
optimum
sensor
placement
method of
genetic
algorithm integrated
neural
network
分类号
TB381 [一般工业技术—材料科学与工程]
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于遗传神经网络的智能复合材料损伤检测传感器位置优化的研究
谢建宏
张为公
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
压电智能结构损伤检测传感器优化配置的遗传神经网络方法
谢建宏
张为公
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2007
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于GANN的机翼盒段试验件传感器的优化配置
谢建宏
张为公
梁大开
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
0
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职称材料
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