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摘要
针对铝板早期疲劳损伤检测和损伤程度评估问题，本文提出了基于异常指数(AI)的铝板疲劳损伤量化评估方法。鉴于铝板疲劳损伤引起的结构系统响应的非线性非平稳和混沌动态特性，引入了Lamb波时/频变换与相空间重构理论对铝板损伤特征进行了多维度提取，并根据特征与损伤状态相关性及单调性进行了敏感特征筛选。将铝板损伤检测问题转换为在一组损伤敏感特征在状态描述空间中的二分类问题，采用自组织特征映射网络(SOM)对金属板正常状态和损伤异常状态进行辨识。为了进一步量化表征铝板损伤程度，采用SOM对损伤敏感特征进行了融合，采用AI值对铝板损伤状态进行了定量评估。仿真和实验的结果表明，本文提出的基于SOM的异常指数对铝板疲劳损伤演化具有较高的敏感性与较好的动态追踪能力，在铝板结构的健康监测与管理中既有较好的应用前景。
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