[发明专利]基于小波分析和BP神经网络的复合材料损伤检测方法在审
| 申请号： | 201510536557.1 | 申请日： | 2015-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN105225223A | 公开（公告）日： | 2016-01-06 |
| 发明（设计）人： | 胡宁 | 申请（专利权）人： | 南京市计量监督检测院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 董建林 |
| 地址： | 210037 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于小波分析和BP神经网络的复合材料损伤检测方法，采用小波分析算法中小波包分析预处理损伤信号，依据小波包分析算法对小波包分解系数进行重构，用小波包对损伤信号进行5层分解后，会得到32个频率成分，紧接着对小波包分解的系数进行重构，根据各个结点系数表示各阶的能量，得到小波包的能量谱图，选取小波包能量谱中能量值最大，即最为敏感的一阶能量值作为损伤特征向量，其次提取不同损伤状况的特征向量组成BP神网络的学习样本。本发明收敛速度较快，简单有效，经过学习训练后的BP神经网络具有复合材料损伤模式识别的能力，能准确地识别复合材料损伤及损伤程度大小，并能实现损伤定位。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分析 bp 神经网络 复合材料 损伤 检测 方法 | ||
【主权项】：
基于小波分析和BP神经网络的复合材料损伤检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤(1)，采集复合材料损伤信号；步骤(2)，构建提取损伤信号的小波分析算法，并获取小波包的能量谱；步骤(3)：选取BP网络学习样本，并建立损伤识别BP神经网络模型；步骤(4)，复合材料损伤输出：经过M次训练后BP神经网络达到收敛，基于学习训练好BP神经网络对复合材料进行损伤检测，并输出损伤结果。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京市计量监督检测院，未经南京市计量监督检测院许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201510536557.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
