文献类型：期刊文章

作　　者：李蒙[1,2] 张翠[1,2] 童杏林[1,2] 邓承伟[1] 李浩洋[1,3] 何西琴[1,2] 冒燕[1,4]

LI Meng;ZHANG Cui;TONG Xinglin;DENG Chengwei;LI Haoyang;HE Xiqin;MAO Yan(National Engineering Laboratory of Optical Fiber Sensing Technology, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China;School of Information Engineering, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China;School of Mechanical and Electrical Engineering, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China;Rizhao Biomedicine and New Materials Research Institute of Wuhan University of Technology, Rizhao 276800, China)

机构地区：[1]武汉理工大学光纤传感技术国家工程实验室,武汉430070 [2]武汉理工大学信息工程学院,武汉430070 [3]武汉理工大学机电工程学院,武汉430070 [4]日照武汉理工大生物医药暨新材料研究院,日照276800

出　　处：《激光技术》

年　　份：2022

卷　　号：46

期　　号：3

起止页码：320-325

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD_E2021_2022、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：复合材料在服役过程中易受到外部的低能量冲击,造成不可见损伤,为了监测复合材料健康状况,将光纤布喇格光栅(FBG)传感网络粘贴布置于碳纤维复合材料表面,采用基于反向传播(BP)神经网络系统的智能复合材料冲击定位识别技术,获取FBG传感的时域信号响应值,从而进行了复合材料冲击位置的预判。结果表明,BP神经网络算法具有非线性逼近能力强、容错率高和自适应能力强等优点,可以实现复合材料层合板的参数化识别定位,且预测结果与待测复合材料层合板总长度比值小于0.1。该FBG传感系统可为智能化复合材料冲击损伤自调整和自修复能力提供更准确的信息。

关 键 词：传感器技术 光纤布喇格光栅传感  冲击定位  反向传播神经网络 复合材料

分 类 号：TN253]