期刊文章详细信息
基于高斯权值-混合建议分布粒子滤波的疲劳裂纹扩展预测 ( EI收录)
Using Gaussian weighting-mixture proposal distribution particle filter for fatigue crack growth prediction
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]南京航空航天大学航空宇航学院机械结构力学及控制国家重点实验室,南京210016
基 金:国家自然科学基金重点项目(51635008);国家自然科学基金(51575263);国家自然科学基金杰出青年基金(51225502);江苏省高校优势学科建设工程资助项目;青蓝工程;江苏省普通高校学术学位研究生创新计划项目(KYLX16_0333)~~
年 份:2017
卷 号:38
期 号:11
起止页码:163-171
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2014、CAS、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊
摘 要:飞行器结构的疲劳裂纹扩展预测对保障结构安全、实现视情维护具有重要意义。结合粒子滤波算法和结构健康监测方法进行在线的疲劳裂纹扩展预测是近年来刚刚开始研究的新方法,该方法通过状态空间模型表征疲劳裂纹扩展过程中的不确定性,同时通过贝叶斯方法将结构健康监测所获取的结构实际裂纹观测值用于修正裂纹扩展模型的预测误差,实现更准确的疲劳裂纹扩展在线预测。由于该方法的研究刚刚开展,已有研究中粒子滤波算法的重要性密度函数往往简单选取为先验转移概率密度,存在严重的粒子退化问题。另一方面出于简单考虑,仅采用表征裂纹稳定扩展区的Paris模型。针对上述问题,本文提出一种基于高斯权值-混合建议分布粒子滤波的疲劳裂纹在线预测方法,基于表征裂纹全扩展区域的NASGRO裂纹扩展模型建立疲劳裂纹扩展状态方程,以主动Lamb波监测方法实现结构裂纹的在线监测,借助在线结构健康监测的优势,在粒子滤波时选取重要性密度函数为观测概率密度和先验转移概率密度的混合分布,同时基于先验估计获取高斯权值进行权值更新。本文进一步进行了仿真研究,结果表明所提出的方法优化了疲劳裂纹扩展预测的准确性。
关 键 词:故障预测与健康管理 结构健康监测 裂纹扩展预测 粒子滤波 NASGRO模型 混合建议分布
分 类 号:V216.3] V215.52
参考文献:
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引证文献:
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