王宏涛
,
刘朝勇
,
郑世杰
兵器材料科学与工程
doi:10.3969/j.issn.1004-244X.2011.01.001
提出一种径向基函数(RBF)神经网络和模糊聚类分析相结合的复合材料结构脱层损伤监测方法.该方法融合神经网络学习能力强和模糊逻辑推理自适应、自组织、容错性好等优点,简化神经网络学习数据获取及模糊推理规则建立的过程.利用有限元方法对含有脱层损伤的复合材料试件进行数值模拟,以前六阶弯曲模态频率构建训练样本,将实验模态分析结果经送入训练好的模糊RBF神经网络进行预测,从而实现对复合材料梁的脱层损伤定位和损伤程度评估.实验结果表明,模糊RBF神经网络鲁棒性好,精度高.
关键词:
模糊推理
,
RBF神经网络
,
损伤监测
,
模态频率
,
复合材料
