加筋板智能导波损伤识别与评估

加筋板智能导波损伤识别与评估
摘要：建立了基于卷积神经网络算法的智能导波损伤检测方法,可实现加筋板中脱黏损伤的高效识别和精准定位。在数值模拟和试验研究T型筋加筋板中导波传播特性的基础上,通过单点激发多点接收的方法获取不同损伤样本的兰姆波响应,经预处理之后组成融合数据库。利用卷积神经网络(CNN)深度学习检测算法,抓取和学习融合数据库中与损伤相关的特征,并使用未经训练的数据测试网络性能。结果表明,以Adam为优化器的7层CNN对数据库中损伤样本的检测精度达99%;基于CNN的智能导波检测方法不仅能够识别加筋板中的脱黏损伤,而且能够准确定位。

标题：加筋板智能导波损伤识别与评估

作者：申庆,许伯强,岳圣尧,徐桂东,徐晨光,张赛,

关键词：加筋板,深度学习,卷积神经网络,超声导波损伤检测,

发表日期：2022年3月

2025-1-19 14:55 上传 加筋板智能导波损伤识别与评估.pdf

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