分类: 力学 >> 应用力学 提交时间: 2023-03-20 合作期刊: 《应用力学学报》
摘要: 裂纹识别是结构健康监测的重要内容。本研究基于反演分析原理,将数值流形方法(NMM)与Elman神经网络相结合开展裂纹识别。NMM用于获取对应裂纹构型下测点的位移数据以供Elman神经网络的学习,在此基础上利用训练好的Elman网络进行了直线裂纹反演。通过2个典型算例证实了NMM-Elman 协同方法的可行性和精度,与此同时分析了测点布置方式及输入数据噪声等因素对裂纹反演精度的影响。表明本研究的方法能够准确反演出单一及复杂裂纹的裂尖坐标。本研究的工作为复杂裂纹的高效准确识别提供了一种新的思路和方法。
分类: 力学 >> 应用力学 提交时间: 2022-12-21 合作期刊: 《应用力学学报》
摘要: 数值技术与智能算法的飞速发展为结构内部缺陷的识别提供了新途径。本研究建立了扩展有限元法(XFEM)与误差反向传播多层前馈(BP)神经网络相结合的裂纹反演分析模型。模型通过XFEM正向分析获得的测点位移数据训练BP神经网络,在此基础上利用该网络进行裂纹反向识别。通过2个典型算例验证了模型的可行性和精度,结果表明本研究的方法能够准确反演裂纹的几何信息,与此同时还探讨了测点布置方式及输入数据噪声等因素对识别精度的影响。