飞机复合材料结构损伤的预测方法

来源期刊：材料科学与工程学报2016年第5期

论文作者：崔建国 张文生 蒋丽英 朴春雨 周志强

文章页码：755 - 760

关键词：复合材料;结构损伤预测;动态主元分析法;最小二乘支持向量机;

摘    要：针对复合材料结构损伤机理的复杂性,很难准确预测结构损伤状态,本文提出一种基于动态主元分析（DPCA）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）相结合的复合材料结构损伤演化预测新方法,并针对复合材料结构损伤特性,采用疲劳振动试验进行结构损伤预测研究。首先,采用经验模态分解（EMD）方法对多传感器采集的复合材料结构健康信息进行自适应分解,得到不同传感器下的多个本征模态分量（IMF）,并通过计算各阶IMF分量的奇异熵作为各传感器的特征信息;然后采用DPCA对多传感器的奇异熵进行降维融合,得到融合后的奇异熵特征,再对其采用距离形态相似度方法定义结构健康指数;最后将结构健康指数作为建模数据,创建LS-SVM预测模型,并通过预测模型对飞机复合材料结构健康指数进行预测,其预测结果直接反映了飞机复合材料结构的健康状态。试验验证表明,该方法可有效地实现飞机复合材料结构损伤预测效能,具有很好的工程应用价值。