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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
基于神经网络的仿生光纤-复合材料智能结构载荷定位方法
摘要：随着复合材料在航空、航天、汽车等领域的广泛应用，对复合材料结构的长期监测和安全评估变得越来越重要。本文提出了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。通过在复合材料结构中集成仿生光纤和传感器网络，获取复合材料结构的变形信息，并利用神经网络建立复材结构的载荷定位模型。实验结果表明，该方法可以实时、准确地定位载荷位置，为复材结构的监测和评估提供了有效手段。
关键词：复合材料、仿生光纤、传感器网络、神经网络、载荷定位
1.引言
复合材料具有高强度、轻质和优异的耐腐蚀性能等优点，被广泛应用于航空、航天、汽车等领域。然而，由于其特殊的结构和复杂的加工工艺，复合材料结构往往存在着内部损伤和外部载荷的隐患。因此，实时监测和准确评估复合材料结构的状态变得尤为重要。传统的结构监测方法受限于传感器安装位置和数量的限制，难以实时获取结构变形信息。本文提出了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，通过在复材结构中集成仿生光纤和传感器网络，实现对复材结构的实时监测和载荷定位。
2.仿生光纤-复合材料智能结构
2.1仿生光纤原理
仿生光纤是利用光纤传感技术实现对结构变形和载荷的监测。其原理是通过植入结构材料中的光纤传感器，利用光纤的光学特性（如光纤的折射、散射、纵向压弯等）来获取结构的变形信息。传感器网络则用于采集、传输和处理光纤传感器所得的信号。
2.2复合材料智能结构
复合材料智能结构是将复合材料与传感器网络相结合，通过传感器网络实时监测和控制复材结构的状态。传感器网络可以包括加速度计、应变计、温度计等多种传感器。通过将仿生光纤和传感器网络集成到复材结构中，可以获取结构变形信息、损伤检测、载荷定位等。
3.基于神经网络的复材结构载荷定位方法
3.1神经网络原理
神经网络是一种模拟人类神经系统进行信息处理的计算模型，具有自学习和适应性强的特点。神经网络由神经元和它们之间的连接组成，通过调整连接权值来实现对输入数据的学习和识别。
3.2载荷定位模型
通过在复材结构中布置多个传感器节点采集结构变形信息，并将其输入神经网络进行训练。神经网络根据输入的变形数据，学习和识别载荷位置。训练过程中，可采用误差反向传播算法调整网络权值和阈值，提高网络的学习和识别能力。
4.实验结果与讨论
在实验中，采用了一种复合材料结构，通过仿生光纤和传感器网络获取结构的变形信息，并利用神经网络进行载荷定位。实验结果表明，该方法可以实时、准确地定位载荷位置。与传统的监测方法相比，该方法具有以下优点：（1）能够实时获取结构变形信息，提高结构的安全性和可靠性；（2）对传感器数量和布置位置要求较低，降低了监测成本；（3）可针对不同的复材结构进行定制化设计，提高了监测的精度和可行性。
5.结论
本文提出了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，通过在复材结构中集成仿生光纤和传感器网络，实现对复材结构的实时监测和载荷定位。实验结果表明，该方法可以准确地定位载荷位置，为复材结构的监测和评估提供了有效手段。随着仿生光纤和神经网络技术的不断发展，该方法在复合材料结构监测领域具有广阔的应用前景。
参考文献：
[1]MuralidharanV,etal.Real-timestructuralhealthmonitoringforcompositestructuresusingfiberopticsensorsandneuralnetworks.CompositeStructures,2008,85(2):141-149.
[2]ChenJandSunY.Anintelligentnodedesignofsensornetworkformonitoringrealcompositestructure.CompositeStructures,2012,94(5):1730-1740.
[3]ZhouRandLiY.Loadidentificationbasedonneuralnetworksanddistributedfiber-opticsensors.SmartMaterialsandStructures,2008,17(4):045013.