UHMWPE/LDPE层合板复合材料损伤声发射信号识别
来源期刊:宇航材料工艺2019年第2期
论文作者:王旭 杜增锋 倪庆清 刘新华
文章页码:77 - 81
关键词:复合材料;声发射;损伤机理;聚类分析;神经网络;
摘 要:为了掌握UHMWPE/LDPE复合材料的损伤机理,运用声发射技术结合聚类分析方法建立不同损伤形式的声发射信号训练样本,通过神经网络实现损伤信号的识别,并分别探讨了训练函数、传递函数、网络结构等因素对识别率的影响。研究表明,由系统聚类可提取幅度、峰值频率、持续时间为模式特征,结合Kmeans聚类可建立11个类别共583信号的训练样本。以混淆矩阵为识别率指标,当训练函数为traingdx、隐层/输出层传递函数为tansig/logsig、隐层神经元数量为70时,网络的识别率达97.2%,为基于声发射技术的热塑性基体复合材料损伤识别提供参考。
王旭1,杜增锋1,倪庆清2,刘新华1
1. 安徽工程大学纺织服装学院2. 信州大学纤维学部
摘 要:为了掌握UHMWPE/LDPE复合材料的损伤机理,运用声发射技术结合聚类分析方法建立不同损伤形式的声发射信号训练样本,通过神经网络实现损伤信号的识别,并分别探讨了训练函数、传递函数、网络结构等因素对识别率的影响。研究表明,由系统聚类可提取幅度、峰值频率、持续时间为模式特征,结合Kmeans聚类可建立11个类别共583信号的训练样本。以混淆矩阵为识别率指标,当训练函数为traingdx、隐层/输出层传递函数为tansig/logsig、隐层神经元数量为70时,网络的识别率达97.2%,为基于声发射技术的热塑性基体复合材料损伤识别提供参考。
关键词:复合材料;声发射;损伤机理;聚类分析;神经网络;