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采用人工神经网络技术对混凝土损伤过程中所伴生的声发射信号进行识别,可实现对混凝土损伤程度的识别.首先建立人工神经网络模型,并在标准工况下采集混凝土损伤声发射信号;然后根据加载曲线将采集到的声发射信号分为3类(分别对应混凝土的3个损伤阶段:轻度损伤阶段、中度损伤阶段和---损伤阶段),并将这3类信号作为标准工况数据输入到神经网络学习模块中进行训练,得到混凝土损伤程度识别系统;后将相同工况下所采集的混凝土声发射信号输入到系统中,即可识别混凝土的损伤程度.实测结果表明,识别准确率可达90以上.
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针对碳纤维复合材料π型胶接接头在拉伸载荷下的损伤,建立了碳纤维复合材料π型胶接接头的有限元模型,预测了接头失效部位,并分析了其损伤演化和应力分布的映射关系。然后基于传递矩阵法计算了损伤部位光纤布拉格光栅(fbg)的反射光谱,并通过实验验证了反射光谱计算方法的有效性。后利用遗传算法对应力分布进行重构,得到了损伤部位的应力分布形式,为工程上碳纤维复合材料π型胶接接头的损伤监测提供了新的方法。
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