压电智能结构损伤检测的最小二乘支持向量机方法

谢建宏

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压电智能结构损伤检测的最小二乘支持向量机方法

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实现损伤自检测功能是智能结构研究的主要内容之一,而损伤检测方法是关联损伤自检测功能的一个重要问题.提出了一种用于损伤检测的最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法,并采用遗传算法对该LS-SVM的调整参数进行了优化.应用该LS-SVM对压电智能复合材料层板进行了冲击损伤位置检测,并与改进的BP网络进行了对比,结果表明:在相同性能指标下,LS-SVM有比BP网络更快的训练速度、更强的泛化能力,并且LS-SVM具有不敏感于网络输入矢量次序的变换,表现出较强的适应性,适宜在结构损伤检测传感器优化配置问题中建立损伤检测目标函数.LS-SVM为智能结构实现损伤自检测提供了更为先进的方法.

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来源
《传感技术学报》 |2007年第1期|164-167|共4页
作者
谢建宏;
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作者单位

江西财经大学电子学院,南昌,330013;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动化技术及设备;
关键词
智能结构; 损伤检测; 最小二乘支持向量机;

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