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| 基于GANN的机翼盒段试验件传感器的优化配置 | |
| 引用本文： | 谢建宏,张为公,梁大开. 基于GANN的机翼盒段试验件传感器的优化配置[J]. 系统仿真学报, 2007, 19(9): 1917-1921 |
| 作者姓名： | 谢建宏 张为公 梁大开 |
| 作者单位： | 1. 江西财经大学电子学院,南昌,330013 2. 东南大学仪器科学与工程系,南京,210096 3. 南京航空航天大学智能材料与结构航空科技重点实验室,南京,210016 |
| 摘 要： | 对机翼盒段试验件进行了结构分析,采用有限单元方法,建立了其结构的有限元模型,并进行了冲击压电响应数值仿真。构造了一种基于损伤检测的压电智能结构传感器优化配置的遗传神经网络(GANN)方法,采用该方法对机翼盒段试验件压电传感器进行了优化配置,得到了传感器对应于其初始布置模式下的最优配置,为该结构试验件的实际压电传感器的优化配置提供指导依据。仿真结果也表明,对于更多传感器的初始布置模式,采用该遗传神经网络方法可有效减少更多传感器的数量,从而降低成本。 |
| 关 键 词： | 机翼盒段试验件 损伤检测 传感器优化配置 遗传神经网络方法 |
| 文章编号： | 1004-731X（2007）09-1917-05 |
| 收稿时间： | 2006-03-28 |
| 修稿时间： | 2006-07-24 |
GANN Method Applied to Optimize Piezoelectric Sensor Placement for Wing Box Specimen of Plane |
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| XIE Jian-hong,ZHANG Wei-gong,LIANG Da-kai. GANN Method Applied to Optimize Piezoelectric Sensor Placement for Wing Box Specimen of Plane[J]. Journal of System Simulation, 2007, 19(9): 1917-1921 | |
| Authors: | XIE Jian-hong ZHANG Wei-gong LIANG Da-kai |
| Affiliation: | 1 .School of Electronics, Jiangxi University of Finance and Economics, Nanchang 330013, China; 2. Department of Instrument Science and Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, China; 3.Aeronautic Science Key Laboratory for Smart Materials and Structures, NUAA, Nanjing 210016, China |
| Abstract: | |
| Keywords: | wing box specimen of plane damage detection optimum sensor placement method of genetic algorithm integrated neural network |
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