基于机器学习的碳纤维增强树脂基复合材料(CFRP)疲劳故障诊断
在现代航空航天工程中,碳纤维增强树脂基复合材料(CFRP)被广泛应用于飞机机身、发动机和燃料
系统等关键部件,因其具有高强度、低密度和优良的疲劳特性等优点。然而,在长期使用过程中,
CFRP 材料可能会发生疲劳故障,严重影响其性能和安全性。因此,开发一种可靠的疲劳故障诊断方
法对于确保 CFRP 材料的可靠性至关重要。
本文基于机器学习技术,以斯坦福结构与复合材料实验室与美国宇航局艾姆斯研究中心卓越预测中心
合作开展的 CFRP 复合材料疲劳老化试验数据为基础,探究了不同机器学习算法在 CFRP 疲劳故障诊
断中的应用和效果。
首先,我们介绍了数据来源。本研究利用来自斯坦福结构与复合材料实验室与美国宇航局艾姆斯研究
中心合作开展的 CFRP 复合材料疲劳老化试验数据,该数据包含了拉张-拉张疲劳试验的加载频率为
5.0 [Hz]、应力率为 R ~ 0.14 的实验结果。这些数据对于研究 CFRP 材料的疲劳特性和故障诊断
非常有价值。
接下来,我们比较了三种常用的机器学习算法,即 KNN、SVM 支持向量机和朴素贝叶斯算法在 CFRP
疲劳故障诊断中的效果。这些算法在分类问题中具有广泛的应用,并且在大量实践中已经证明了其有
效性。我们通过比较这三种算法在精度、收敛性和运算时间等方面的表现,评估它们在 CFRP 疲劳故
障诊断中的适用性和可靠性。
最后,我们使用 MATLAB 编写了相应的程序,对 CFRP 疲劳故障诊断进行了实验报告。我们运用了上
述三种机器学习算法,并根据实际数据进行了训练和测试,得出了相应的诊断结果。在分析结果中,
我们重点关注了算法的准确度、处理时间和稳定性等方面的指标。通过分析这些指标,我们可以评价
不同机器学习算法在 CFRP 疲劳故障诊断中的性能优劣,为工程实践提供参考依据。
综上所述,本文基于机器学习技术探究了基于碳纤维增强树脂基复合材料(CFRP)的疲劳故障诊断方
法。通过对斯坦福结构与复合材料实验室与美国宇航局艾姆斯研究中心合作开展的 CFRP 复合材料疲
劳老化试验数据的分析和比较,我们评估了 KNN、SVM 支持向量机和朴素贝叶斯算法在 CFRP 疲劳故
障诊断中的应用效果。最后,我们使用 MATLAB 编写了相应的程序,对 CFRP 疲劳故障诊断进行了实
验报告。这些研究结果对于 CFRP 材料的疲劳故障诊断和可靠性评估具有一定的参考价值,有助于提
升 CFRP 材料在航空航天工程中的应用安全性和可靠性。
该研究的完成得益于斯坦福结构与复合材料实验室与美国宇航局艾姆斯研究中心的合作与支持,同时
致谢 CFRP 复合材料疲劳老化试验数据的提供者。通过开展更多的实验研究和优化算法,我们相信
CFRP 材料的疲劳故障诊断方法将会不断改进,为航空航天工程领域的发展做出更大的贡献。
(本文暂不提供参考文献和示例代码)