作者：崔建国,张善好,于明月,蒋丽英,江秀红,林泽力 单位：南京航空航天大学 出版：《南京航空航天大学学报》2017年第04期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFNJHK2017040030 DOC编号：DOCNJHK2017040039 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 飞机结构的损伤严重影响着飞机的飞行安全，为了解决飞机复合材料结构损伤难以有效识别问题，本文提出一种基于广义回归神经网络(General regression neural network，GRNN)与极限学习机(Extreme learning machine，ELM)组合的飞机复合材料结构损伤识别新方法。首先对飞机复合材料层合板进行冲击，而后对其进行疲劳拉伸试验，通过优化布局在复合材料层合板上的光纤光栅传感器募集应变信息，并对其进行预处理。采用变分模态分解(Variational mode decomposition，VMD)对募集的应变信息进行自适应分解，得到多个基本模式分量(Intrinsic mode function，IMF)。计算各阶IMF分量的奇异熵，通过核独立主元分析(Kernel independent component analysis，KICA)方法对奇异熵进行特征融合，构建融合特征向量。采用融合特征向量建立基于GRNN-ELM的复合材料结构损伤识别模型，通过试验对损伤识别模型的有效性进行了验证，并分别与所构建的ELM和GRNN损伤.....。

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