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Damaged Structural Joint Integrity Prediction Using Dynamic Deflection Data and Convolution Neural Network Technique
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PRE
AI
DOI：10.2514/1.j066827.png)
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摘要
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本研究利用数值有限元分析（FEA）模型预测胶接单搭接接头（SLJs）的动态响应。通过数值计算胶接SLJs的动态响应，评估损伤（分层和/或裂纹）对结构完整性的影响。对各种SLJ组件的动态响应进行数值预测，并与公开发表的数据和内部实验值进行比较，包括网格无关性测试。实验结果与数值结果存在偏差，差异范围从最低4.47%到最高22.4%。此外，通过场发射扫描电子显微镜图像检查胶接特性，以理解聚合物粘附物的固有形态相互作用。利用光学显微镜检查粘接区域中胶层厚度的均匀性。开发了一种卷积神经网络架构，通过其动态挠度响应评估受损SLJ结构组件的完整性。为此，通过一种新颖的技术结合商业有限元工具（ABAQUS）和定制的Python脚本，生成了动态响应数据集。所提出的卷积神经网络在损伤分类中达到99.28%的预测精度。最后，将数值模型扩展以分析影响参数，包括损伤（分层/裂纹）及其位置和方向对胶接SLJ结构组件动态响应的影响。
Keyword:
Computational Modeling
Artificial Neural Network
Finite Element Software
Structural Integrity
Beam (Structures)
Vanishing Gradient Problem
期刊
A
IF:
2.8
论文数:
389
被引数:
3.2W
机构
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