基于神经网络的结构健康监测分析

"神经网络方法在结构健康监测中的应用——基于主动超声信号的分析" 在航空航天领域，维护是至关重要的问题，因为许多系统都超出了其设计寿命，需要定期检查和损坏修复以防止失效。为了改进这一维护流程，研究人员正在开发一种结构健康监测系统（SHMS）。超声检测作为一种利用压电致动器和传感器的系统，具有显著的潜力。通过比较测量到的波形信号与之前扫描状态的信号，可以识别组件的任何变化，这些变化可能是由于损伤引起的。 本研究主要关注使用人工神经网络（ANN）来分析不同状态之间的差异。神经网络分析为创建更强大、处理能力更强的SHMS提供了可能性。实验在一个薄型平面铝板上进行，安装了超声波致动器和传感器，并对未损坏的面板进行了基线扫描。然后模拟了损伤，以测试神经网络分析在识别和定位潜在损伤方面的性能。 神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，能够学习和识别模式。在SHM的应用中，它们可以被训练来识别和区分正常状态和异常状态的超声波信号特征。通过大量已知状态的数据训练，神经网络可以学习到信号的变化模式，这些模式可能与结构的特定损伤类型相关。一旦训练完成，神经网络可以用于实时监测，快速准确地识别出任何可能的损伤迹象。 实验部分详细记录了如何采集和处理超声波数据，以及如何构建和训练神经网络模型。可能包括了数据预处理步骤，如噪声过滤和特征提取，以及选择合适的网络架构，如多层感知机（MLP）或卷积神经网络（CNN），以适应超声信号的特性。此外，实验可能还涉及了验证和评估网络性能的指标，如准确率、召回率和F1分数。 总结来说，这篇研究通过神经网络方法展示了在SHM中主动超声信号分析的潜力，它可以增强检测和预测结构损伤的能力。这种技术的进一步发展和优化将对航空航天和其他领域的结构完整性监测带来重大影响，有助于实现更加高效和精确的维护策略。