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在结构健康监测(Structural Health Monitoring,SHM)技术中,基于Lamb波的损伤监测方法在板状结构中显示出了巨大的潜力。提出了一种基于近似非凸鲁棒主成分分析(Approximate Non-Convex Robust Principal Component Analysis,ANC-RPCA)的异常值分析方法。该算法对于高维测量信号,能够在降维条件下实现有效的损伤诊断。通过使用秩近似函数逼近矩阵的秩,采用非凸惩罚函数逼近0范数,非凸惩罚函数在一定条件下可以保证稀疏解的唯一性。随着数据矩阵规模的扩大,传统的RPCA采用核范数近似时,奇异值分解的计算复杂度也会上升。新的近似方法能在使计算效率更高的情况下,针对波场图像能够在更低秩的水平下保留有效信息,识别出异常值。将该算法运用到基于Lamb波的波场图像中,通过仿真和实验数据验证其有效性,使用非精确增广拉格朗日乘子(Inexact Augmented Lagrange Multiplier,IALM)法求解,并与目前使用较多的主流RPCA算法进行了效果对比。实验结果表明ANC-RPCA算法在异常值识别中具有良好的性能,相较于其他算法,在计算效率和低秩性等方面具有巨大的优势,证明了所提算法的可靠性和完整性。 相似文献
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为了获得未知楔体的参数,建立了遗传算法和反向传播(Back Propagation,BP)神经网络结合的反演模型。仿真得到不同角度、密度、杨氏模量下楔体导波的频散曲线。采用反对称第一阶模态相速度数据作为遗传BP神经网络反演模型的输入变量;利用遗传算法改进BP神经网络获得优化的初始权值和阈值,并对BP神经网络进行训练;最后将实测的楔体一阶模态相速度代入训练好的网络进行参数反演。结果表明,通过该反演模型可同时反演出楔体的角度、密度、杨氏模量,并且较单一BP神经网络具有收敛速度快、精度高的优点。 相似文献
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根据EEGI的发展历程,介绍和讨论欧盟框架内确定的欧洲电网发展所面临的主要挑战、R&I的相关领域、未来的长期战略和短期计划。EEGI从理论研究、工具开发、试点项目到具体实施等方面有序地进行欧洲电网发展的R&I,在合适的时机实施合适的研发项目,以便有效地达到长期目标的思路,对我国电网发展有一定的参考价值。 相似文献
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