基于神经网络的仿生光纤-复合材料智能结构载荷定位方法

作     者：陈缪琪 蒋雨轩 沈令斌 CHEN Miaoqi;JIANG Yuxuan;SHEN Lingbin

作者机构：金陵科技学院网络与通信工程学院江苏南京211169 

出 版 物：《长江信息通信》 (Changjiang Information & Communications)

年 卷 期：2022年第35卷第7期

页      面：26-29页

学科分类：080901[工学-物理电子学] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 0803[工学-光学工程] 

基　　金：江苏省自然科学基金青年项目(No.BK20190112) 金陵科技学院高层次人才启动项目(No.jit-b-201814,jit-b-202012) 2020年金陵科技学院校级科研基金孵化项目(No.jit-fhxm-2002) 金陵科技学院2021年校级大学生创新创业训练计划项目(省级重点项目:NO.202113573011Z) 金陵科技学院2021年校级“科教融合”项目(NO.2021KJRH21) 

主　　题：神经网络 仿生光纤 载荷 定位 复合材料 

摘      要：针对复合材料结构健康监测问题,文章提出一种基于神经网络的仿生光纤-复合材料智能结构载荷定位方法。基于复合材料健康监测系统试验平台,利用MATLAB软件,对载荷数据样本进行训练建立BP神经网络载荷定位模型。研究讨论样本数量、隐含层节点数、训练函数等参数对神经网络模型的影响,结果表明,当神经网络的隐含层节点数为6、训练样本数为300、训练函数为trainlm时,建立的光纤智能结构载荷定位模型的预测误差最小,为0.27cm。当去掉边缘检测点后,误差减小为0.09 cm。该方法实现了对复合材料结构上任意位置的载荷定位,且精度较高,该研究具有重要的应用价值。