摘要
形状传感技术是近年来传感领域备受关注的新研究方向,具有广阔的应用前景。文章提出了一种基于应变模态振型和误差补偿的形状重构方法,通过测量物体部分位置点的应变数据,采用模态理论实现应变-位移转换,进而重构物体形状。以长宽高分别为1 000,1 000和0.5 mm的钛合金板作为研究对象,通过ANSYS workbench18有限元仿真软件获取位移模态振型及应变模态振型,依据有限元仿真中位置点模态的相似性,采用K-means++聚类算法对应变测量点位置进行优化,在合金板上表面施加400 N的力使其产生形变。该算法的形状重构误差小于常规的均匀分布算法。采用径向基函数神经网络对误差和重构位移数据集进行了训练,依据拟合重构误差和重构位移的关系,补偿误差后重构误差不大于3.5%。
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