遺傳算法優(yōu)化的碳纖維復(fù)合材料聲發(fā)射數(shù)據(jù)聚類分析
作者：王銀玲; 李華聰 西北工業(yè)大學(xué)動力與能源學(xué)院; 西安710072
摘要：碳纖維復(fù)合材料在拉伸損傷試驗中,會產(chǎn)生大量的聲發(fā)射信號。對聲發(fā)射信號的數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析,找出了碳纖維復(fù)合材料的損傷演變規(guī)律。對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析,將數(shù)據(jù)分成由類似對象組成的多個簇,找出簇與損傷之間的對應(yīng)關(guān)系。通過對聚類后數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,得到碳纖維復(fù)合材料拉伸損傷識別模型。由于聲發(fā)射信號的特征是一個多維向量,特征之間存在一定的關(guān)聯(lián),為了提高建模速度,需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,以選擇主要影響因素的特征。為此,采用遺傳算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,去掉冗余的特征,而保留主要的特征。最后將處理前后數(shù)據(jù)分別代入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對其進(jìn)行損傷識別。試驗結(jié)果表明:采用遺傳算法優(yōu)化對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,其建模時間更短,識別效率更優(yōu)。
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