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摘要
碳纤维复合材料在拉伸损伤试验中,会产生大量的声发射信号。对声发射信号的数据进行了分析,找出了碳纤维复合材料的损伤演变规律。对数据进行聚类分析,将数据分成由类似对象组成的多个簇,找出簇与损伤之间的对应关系。通过对聚类后数据进行建模,得到碳纤维复合材料拉伸损伤识别模型。由于声发射信号的特征是一个多维向量,特征之间存在一定的关联,为了提高建模速度,需要对数据进行降维,以选择主要影响因素的特征。为此,采用遗传算法对数据进行降维,去掉冗余的特征,而保留主要的特征。最后将处理前后数据分别代入到BP神经网络,对其进行损伤识别。试验结果表明:采用遗传算法优化对数据进行降维,其建模时间更短,识别效率更优。
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