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申请/专利权人：西安交通大学
摘要：一种航空飞行器结构声发射数据质量评估与智能损伤识别方法，首先，对航空飞行器结构进行疲劳破坏试验，采集原始声发射监测数据，并通过数据预处理获得训练集和测试集；然后在模型训练阶段，编码器将输入的健康状态的噪声信号压缩成高层特征，之后采用解码器将高层特征进行重构，通过最小化健康数据与重构数据之间的误差训练网络模型；最后在测试阶段，将实验中采集的所有数据都输入到模型中，将模型的重构误差作为数据质量评估的标准，对声发射损伤信号进行智能识别；本发明降低原始数据中噪声信号对后续损伤定位，判断损伤起始时间，剩余寿命预测等工作的干扰。
主权项：1.一种航空飞行器结构声发射数据质量评估与智能损伤识别方法，其特征在于：首先，对航空飞行器结构进行疲劳破坏试验，采集原始声发射监测数据，并通过数据预处理获得训练集和测试集；然后在模型训练阶段，编码器将输入的健康状态的噪声信号压缩成高层特征，之后采用解码器将高层特征进行重构，通过最小化健康数据与重构数据之间的误差训练网络模型；最后在测试阶段，将实验中采集的所有数据都输入到模型中，将模型的重构误差作为数据质量评估的标准，对声发射损伤信号进行智能识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 航空飞行器结构声发射数据质量评估与智能损伤识别方法
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