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【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】 1、数据来源:斯坦福结构与复合材料实验室与美国宇航局艾姆斯研

行业研究 103.07KB 17 需要积分: 1
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资源介绍:

【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】 1、数据来源: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,该拉张-拉张疲劳试验的加载频率为5.0 [Hz]、应力率为 R ~ 0.14 2、对比方法:KNN,SVM支持向量机 朴素贝叶斯 3、研究内容:精度对比,收敛性对比,运算时间对比 4、matlab程序报告
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 KNNSVM 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 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
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 KNNSVM 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 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
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

资源文件列表:

基于机器学习的碳纤.zip 大约有11个文件
  1. 1.jpg 18.12KB
  2. 2.jpg 37.83KB
  3. 3.jpg 24.5KB
  4. 4.jpg 18.9KB
  5. 基于机器学习的碳纤维增.txt 396B
  6. 基于机器学习的碳纤维增强树.html 5.33KB
  7. 基于机器学习的碳纤维增强树脂基复合材.txt 2.67KB
  8. 基于机器学习的碳纤维增强树脂基复合材料疲.doc 2.17KB
  9. 基于机器学习的碳纤维增强树脂基复合材料疲.txt 2.02KB
  10. 基于机器学习的碳纤维增强树脂基复合材料疲劳故障.txt 2.45KB
  11. 基于机器学习的碳纤维增强树脂基复合材料疲劳故障诊断.txt 2.67KB
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