一个实验性的技术结构基于激光Vibrometry和神经网络的诊断

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近年来基于振动的损伤检测技术数据与承诺主要调查结果对于许多应用程序。特别是,已经几次确定哪些类型的数据应提取的损伤监测。在这个工作扫描激光多普勒Vibrometry (SLDV)已经被用于探测、定位和描述缺陷的机械结构。专用后处理后,神经网络已经被用来分类LDV数据与检测过程自动化的目的。为了证明该技术的可行性和适用性,一个简单的案例研究(铝板)已接近使用有限元模拟和实验调查。拟议的方法然后申请赔偿的检测在实际情况下,复合材料板。此外,多功能性的分析方法证明了拜占庭图标,可以视为一种奇异的复合结构。提出的方法已被证明是有效的自动识别缺陷并确定他们在复合材料的深度。此外,值得注意的是,提供正确的诊断过程的结果三个调查情况下使用相同的神经网络训练的样本生成的铝板的有限元模型。这代表了一个重要的结果是为了简化和缩短训练集准备的过程,通常构成了神经网络的主要问题为应用程序在实际情况下或在工业环境中。

冲击和振动

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