基于增量型极限学习机的飞机复合材料结构损伤识别

针对飞机复合材料结构损伤难以有效识别问题,提出一种基于增量型极限学习机(incremental extreme learning machine,I-ELM)的飞机复合材料结构损伤识别新方法。首先对某型机用复合材料层合板进行冲击,而后对其进行疲劳拉伸试验,通过优化布局在复合材料层合板上的光纤光栅传感器募集应变信息,并对其进行预处理。采用互补总体平均经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)方法对募集的应变信息进行自适应分解,得到多个本征模态分量(intrinsic mode function,IMF)。计算各阶IMF分量的样本熵,通过核熵成分分析(kernel entropy component analysis,KECA)方法对样本熵进行特征融合,构建融合特征向量。采用融合特征向量建立基于I-ELM损伤识别模型,通过实验对损伤识别模型的有效性进行了验证,并与所构建的BP的损伤识别模型的识别结果进行了比较。结果表明,该方法能有效对飞机复合材料结构损伤进行识别,具有很好的应用前景。     

基于非线性虚拟材料栓接结合部动力学建模方法

为仿真栓接结合部非线性动力学特性，提出一种基于非线性横观各向同性虚拟材料的栓接结合部动力学建模方法.基于有限单元法，利用8节点实体单元构建被连接件及用来等效栓接结合部的横观各向同性虚拟材料层，虚拟材料层与被连接件固接.采用非线性虚拟材料等效栓接结合部，以模拟含栓接结合部结构在不同幅值的外简谐激振下所体现出的非线性刚度特性.为提高非线性模型计算精度，将非线性横观各向同性虚拟材料层进行分区处理，每个区域虚拟材料参数分别由该区域虚拟材料的形变确定.最后，对模型进行局部降维，在时域下求解模型的幅频响应，通过对比仿真计算结果和试验结果，验证所提出建模方法的可行性与有效性.