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以框架结构为研究对象,利用小波分析和神经网络理论,结合二者的优点,运用小波分析来确定框架结构的损伤位置,运用神经网络算法来识别损伤程度,给出了基于应变模态参数识别框架结构损伤的原理,建立了一种识别结构损伤的小波神经网络方法.通过建立基于振型模态和应变模态的损伤识别方法,分别对9种不同工况下框架的裂缝位置进行识别,并对比了这2种模态下损伤位置的识别效果.然后,分别对框架的振型模态和应变模态进行连续小波变换,获得2种模态参数下的小波系数模极大值.利用神经网络去模拟小波系数模极大值与损伤程度之间的非线性关系来识别结构的损伤程度,并对比了这2种模态下损伤程度的识别效果.数值分析结果表明,小波神经网络可以有效地识别出结构的损伤位置和损伤程度,基于应变模态的损伤识别方法具有更好的准确性. 相似文献
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通过单靶一步溅射再退火的方法,在钠钙玻璃及镀钼玻璃衬底上制备了铜铟硒(CIS)薄膜。通过优化工艺参数,获得了结晶性良好的CIS 薄膜,分析了溅射沉积薄膜时衬底温度及不同退火温度对薄膜结晶性的影响。研究发现,衬底温度为150℃时,退火获得的CIS 薄膜结晶性最好;不同的退火温度对Mo 衬底上的CIS 薄膜结晶性影响不大。结果表明,靶材的致密度对CIS 薄膜性能有较大的影响,说明一步法制备CIS 薄膜对靶材有较高的质量要求。 相似文献
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