薄板復合材料粘接缺陷超聲檢測的模糊神經網絡模式識別方法研究.pdf

1、薄板復合材料界面粘接缺陷的存在使航空航天設備的穩(wěn)定性和安全性受到了很大的威脅，因此及時發(fā)現(xiàn)缺陷并對缺陷的危害性進行準確的識別和判斷，成為目前亟需解決的一個問題。本文針對薄板復合材料粘接缺陷識別問題，建立了模糊神經網絡模式識別系統(tǒng)，對薄板復合材料粘接缺陷超聲檢測的回波信號進行缺陷識別。
　　 首先通過對回波信號的信息特征進行綜合分析，構建能夠定量描述粘接缺陷的多維特征向量，以實現(xiàn)對粘接缺陷的準確識別、量化識別。然后結合模糊系統(tǒng)容易

2、被人理解的“如果-則”表達方式和神經網絡較強的自適應學習能力，將模糊系統(tǒng)與神經網絡技術進行融合，針對粘接缺陷的識別，構建模糊神經網絡模式識別系統(tǒng)。在具體實現(xiàn)時，采用BP神經網絡得到粘接缺陷特征向量對于脫粘程度的隸屬度，進而得到模糊規(guī)則適用度，由此可計算出待測識別樣本的脫粘度。根據每個特征向量識別的準確度，選擇兩個特征向量建立聯(lián)合模糊規(guī)則適用度，進行特征向量的聯(lián)合識別。實驗結果表明，該模糊神經網絡模式識別系統(tǒng)能夠對薄板復合材料粘接缺陷超聲