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Impact characterization on thin structures using machine learning approaches

Chinese Journal of Aeronautics 2024年第2期37卷 30-44页

作者： flavio dipietrangelo Francesco NICASSIO Gennaro SCARSELLI Department of Engineering for Innovation University of SalentoLecce 73100Italy

Machine learning algorithms are trained and compared to identify and to characterise the impact on typical aerospace panels of different *** activities are conducted to build a proper impacts’*** regression algorithm and artificial neural network are applied and optimised to panels without stringer to test their capability to identify the ***,the algorithms are applied to panels reinforced with stringers that represent a significant increase of complexity in terms of dynamic features of the system to test:the focus is not only on the impact position’s detection but also on the event’s *** the identification of the best algorithm,the corresponding machine learning model is deployed on an ARM processor minicomputer,implementing an impact detection system,able to be installed on board an aerial vehicle,making it a smart aircraft equipped with an artificial intelligence decision-making system.

关键词： Artificial neural network Impact localisation Machine learning Polynomial regression Structural health monitoring

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