针对复合材料层合板疲劳损伤扩展的预测问题,提出一种基于Lamb波压缩特征驱动的贝叶斯神经网络模型的损伤评估与预测方法。采用Lamb波信号时频域特征、动态时间规整特征及传递熵特征等多域特征构建复材板的损伤状态空间,结合挤压-激励...针对复合材料层合板疲劳损伤扩展的预测问题,提出一种基于Lamb波压缩特征驱动的贝叶斯神经网络模型的损伤评估与预测方法。采用Lamb波信号时频域特征、动态时间规整特征及传递熵特征等多域特征构建复材板的损伤状态空间,结合挤压-激励网络构建统一压缩特征对复材板损伤程度进行量化表征。在复材板应变能释放率模型的基础上,建立损伤扩展速率与应变能量释放率变化(Change of strain energy release rate,CSERR)之间的线性关系。将CSERR嵌入至贝叶斯神经网络(Bayesian neural network, BNN)中的激活函数中,构建一种CSERR-BNN预测模型,并对层合板不同损伤的演化趋势进行评估预测。有限元仿真及T700G单向碳纤维预浸料制成的层合板试验数据分析结果表明,以Lamb波特征压缩构建的统一损伤指数作为驱动,采用CSERR-BNN预测模型能有效预测损伤状态参量的演化趋势,实现复材板的损伤状态追踪与剩余寿命评估。展开更多
针对当前注塑车间生产效率低、产品质量不稳定以及人工操作依赖性强等问题,笔者研究了注塑车间在自动化和智能化技术方面的发展现状与趋势。通过分析传感器技术、机器视觉、工业机器人、物联网(Internet of Things,IoT)、机器学习(Machi...针对当前注塑车间生产效率低、产品质量不稳定以及人工操作依赖性强等问题,笔者研究了注塑车间在自动化和智能化技术方面的发展现状与趋势。通过分析传感器技术、机器视觉、工业机器人、物联网(Internet of Things,IoT)、机器学习(Machine Learning,ML)与人工智能(Artificial Intelligence,AI)、大数据与云计算等技术的应用,探讨了其如何在注塑生产过程中提高生产效率、优化工艺参数、提升质量控制和减少人工干预;然而,尽管智能化技术已取得显著成效,但在数据标准化、技术集成和算法精准性等方面仍存在挑战,且对高素质技术人才的需求急剧增加。最后,笔者展望了注塑车间自动化生产线未来的发展方向,特别是在柔性化、绿色化和集成化方面的深入革新,探讨了如何通过技术突破推动车间向更高效、绿色、灵活和智能的方向发展,以期为行业转型升级提供有价值的参考。展开更多
文摘针对复合材料层合板疲劳损伤扩展的预测问题,提出一种基于Lamb波压缩特征驱动的贝叶斯神经网络模型的损伤评估与预测方法。采用Lamb波信号时频域特征、动态时间规整特征及传递熵特征等多域特征构建复材板的损伤状态空间,结合挤压-激励网络构建统一压缩特征对复材板损伤程度进行量化表征。在复材板应变能释放率模型的基础上,建立损伤扩展速率与应变能量释放率变化(Change of strain energy release rate,CSERR)之间的线性关系。将CSERR嵌入至贝叶斯神经网络(Bayesian neural network, BNN)中的激活函数中,构建一种CSERR-BNN预测模型,并对层合板不同损伤的演化趋势进行评估预测。有限元仿真及T700G单向碳纤维预浸料制成的层合板试验数据分析结果表明,以Lamb波特征压缩构建的统一损伤指数作为驱动,采用CSERR-BNN预测模型能有效预测损伤状态参量的演化趋势,实现复材板的损伤状态追踪与剩余寿命评估。
文摘针对当前注塑车间生产效率低、产品质量不稳定以及人工操作依赖性强等问题,笔者研究了注塑车间在自动化和智能化技术方面的发展现状与趋势。通过分析传感器技术、机器视觉、工业机器人、物联网(Internet of Things,IoT)、机器学习(Machine Learning,ML)与人工智能(Artificial Intelligence,AI)、大数据与云计算等技术的应用,探讨了其如何在注塑生产过程中提高生产效率、优化工艺参数、提升质量控制和减少人工干预;然而,尽管智能化技术已取得显著成效,但在数据标准化、技术集成和算法精准性等方面仍存在挑战,且对高素质技术人才的需求急剧增加。最后,笔者展望了注塑车间自动化生产线未来的发展方向,特别是在柔性化、绿色化和集成化方面的深入革新,探讨了如何通过技术突破推动车间向更高效、绿色、灵活和智能的方向发展,以期为行业转型升级提供有价值的参考。
