《基于LS-SVM的压电智能结构损伤主动监测》PDF+DOC
作者:谢建宏,石立华,梁大开,邓海
单位:中国电子科技集团公司第二十六研究所
出版:《压电与声光》2007年第03期
页数:4页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFYDSG2007030340
DOC编号:DOCYDSG2007030349
下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于再生核LS-SVM的压电智能结构冲击定位分析》PDF+DOC2012年第05期 谢建宏,胡兆吉
《基于数据依赖核LS-SVM的压电智能结构冲击损伤检测》PDF+DOC2012年第06期 谢建宏
《压电智能结构损伤检测的最小二乘支持向量机方法》PDF+DOC2007年第01期 谢建宏
《压电柔性机械臂的主动振动控制研究》PDF+DOC2004年第01期 邱志成,谢存禧,张洪华,吴宏鑫
《基于小波变换和LS-SVM的雷达故障诊断》PDF+DOC2013年第02期 涂望明,宋执环,陈运涛,魏友国,周晶晶
《压电智能结构模糊自学习控制(FSLC)》PDF+DOC2012年第06期 钱锋,王建国,逄焕平,张鸣祥
《基于LS-SVM的温度传感器非线性关系拟合及参考端温度补偿》PDF+DOC2009年第06期 孙林,杨世元
《基于压电智能结构的垂尾减振系统》PDF+DOC2009年第04期 陈仁文,刘强,徐志伟,王鑫伟
《基于LS-SVM的传感器智能校正及温度补偿》PDF+DOC2007年第03期 王晓红,吴德会
《基于LS-SVM逆系统方法的传感器非线性校正方法研究》PDF+DOC2013年第06期 雷烨,黄鲁江
基于被动监测技术的局限性,搭建了损伤主动监测系统,对监测信号进行了功率谱密度最大值(PSM)特征提取,并提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的损伤检测方法。采用该方法,对压电智能复合材料层板进行了损伤定位的研究,并与改进的BP网络进行了对比,结果表明:在相同性能指标下,LS-SVM有比BP网络更高的损伤定位精度及更强的泛化能力。LS-SVM与主动监测技术的融合,为结构实现在线实时准确监测提供了一种新途径。
提示:百度云已更名为百度网盘(百度盘),天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。