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基于神经网络的耳片疲劳损伤状态分析系统

SYSTEM TO DIAGNOSE THE FATIGUE DAMAGE STATUS OF THE LUGS BASED ON ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

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【作者】 周克印姚恩涛吴永端邓宗白

【Author】 ZHOU Ke yin, YAO En tao, WU Yong duan, DENG Zong bai (The Center of NDT, Nanjing University of Aeronautics & Astronautics, Nanjing, 210016, China)

【机构】 南京航空航天大学无损检测中心南京航空航天大学无损检测中心 南京210016南京210016南京210016

【摘要】 分析了影响耳片结构疲劳状态的主要因素 ,把这些因素归纳为静强度、抗疲劳设计与制造以及使用过程中的疲劳积累三大类。采用多层B P人工神经网络结构 ,构造了能映射各因素与总体效果影响的人工神经网络系统。该系统采用了一个主网络和两个子网络的结构 ,降低了状态空间的维数 ,提高了运算速度 ,较好地反映了实际结构的疲劳失效机理 ,为耳片结构的疲劳评估提供了一种较客观的方法

【Abstract】 Artificial neural network method is introduced to diagnose fatigue damage status of the lugs in the aircraft. The factors to influence the fatigue damage have been analyzed and divided into three categories: static strength, anti fatigue design and accumulative fatigue damage. A system has been set up through B P artificial neural network to show the effect of these factors to the fatigue damage status. In order to reduce the dimension of status space, the system has one main network and two subsequent networks.

【关键词】 疲劳无损检测人工神经网络
【Key words】 FatigueNDTArtificial neural network
【基金】 航空科学基金资助项目 ( 93G5 2 132 )
  • 【文献出处】 理化检验(物理分册) ,Physical Testing and Chemical Analysis Parta Physical Testing , 编辑部邮箱 ,2001年11期
  • 【分类号】V215.55
  • 【被引频次】1
  • 【下载频次】54
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