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题名基于LSTM和响应分解的冲击载荷识别方法研究
被引量：2
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作者
黄大伟
陈立昆
高亚东
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机构
南京航空航天大学航空学院直升机旋翼动力学国防科技重点实验室
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期69-76,119,共9页
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基金
直升机旋翼动力学国防科技重点实验室基金(61422202104)。
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文摘
同一量级的冲击载荷所产生的动响应要远大于静态响应,因此准确识别冲击载荷对于航空器结构件的动强度设计、校核与结构健康监测都具有重要意义。该文章提出的方法主要针对一般线性结构的冲击载荷识别问题,从实测冲击响应应变信号出发,主要解决了冲击载荷与响应信号样本长度不一致这一突出矛盾。首先基于冲击响应信号分解方法来进行振动信号特征提取,然后基于长短期记忆神经网络对载荷和响应信号样本特征进行映射,从而实现冲击载荷识别。通过对挂架模型实测冲击载荷信号进行识别,结果表明4种工况下,该方法识别的冲击载荷的均方根相对误差小于0.6,相关系数大于0.94。结果初步表明,在理想的试验环境中,该方法具备一定的识别精度。
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关键词
动力学逆问题
冲击载荷识别
响应分解
振动信号特征提取
长短期记忆神经网络
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Keywords
inverse problem of dynamics
impact load identification
response decomposition
extracting signal characteristic
long-short term memory neural network
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分类号
TB123
[理学—工程力学]
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