基于BP神经网络的网架结构损伤定位研究

针对实际工程中某正放四角锥网架结构进行了1 064种损伤工况的动力计算,定义了归一化固有频率,面向网架节点分别分析了损伤位置和损伤程度对结构各阶固有频率的影响,结果表明：损伤位置对各阶固有频率的影响模式有显著差异,而损伤程度对其影响模式相似,未在本质上影响损伤模式性态;各阶固有频率对损伤位置的响应分布较为开展,包含了损伤模式的个性化信息。据此建立了描述网架结构损伤模式的BP神经网络,对其进行了训练学习,并在实际应用中验证了其损伤定位的可靠性。     

光纤智能材料与结构损伤估计的神经网络处理

以光纤智能材料与结构中的损伤估计为目的,根据光纤阵列传感信号处理的需要探索了人工神经网络处理信号的原理与结构,给出了ＢＰ网与Ｋｏｈｏｎｅｎ网的仿真结果。     

结构损伤的神经网络定位研究

利用神经网络技术对结构损伤定位进行了研究，用有限元模态分析技术对悬臂梁有、无损伤的情况分别进行了模拟，得到一系列频率变化数据，将这些数据与损伤位置关系作为δ规则下的ＥＢＰ网络学习样本，网络训练好后，取不同损伤益的频率变化数据输入网络计算，推断损伤位置，发现推断损伤与实际损伤位置非常接近，从而证明了损伤前后的频率变化与损伤位置存在比较确定的映射关系，也说明了ＥＢＰ网络具有很经的自组织，自适应和自学习     

基于BP神经网络的变电站光纤断点检测研究

针对传统光纤断点检测效率低等问题,建立基于BP神经网络的智能变电站光纤通信网络断点模型,把各种类型的光纤断点故障信息储存在检测器中,形成基于BP神经网络的专家检测系统,对光纤链路进行检测.仿真结果表明,该系统能快速、准确地对智能变电站的大型光纤网络进行检测.     

基于神经网络对光纤智能结构的损伤评估

文章提出了由神经网络对光纤智能结构信号处理的方法,基于光纤智能材料与结构中的损伤估计,以及对光纤阵列传感信号处理的需要,给出了Kohonon网络模型,最后根据Kohonon网络的自组织网络对光纤智能结构进行了损伤估计。     

基于BP神经网络的结构损伤识别方法研究

分析了神经网络技术在工程结构损伤检测中的应用原理,通过理论分析,得出了结构损伤前后的固有频率的变化规律,并且该变化规律包含了结构损伤位置程度的信息。通过对悬臂板结构进行数值模拟试验,采取固有频率作为神经网络的输入参数,构造改进型BP神经网络结构,应用训练后的神经网络对悬臂板结构进行损伤识别。结果表明,该方法在工程结构的损伤检测中有较好的应用价值。     

蓝宝石光纤高温传感技术研究

本文报导了蓝宝石单晶光纤高温传感器的研制工作．对蓝宝石单晶光纤高温传感头的热辐射特性进行了理论分析和实验研究，并在此基础上研制成双波长蓝宝石单晶光纤高温仪，仪器的测温范围８００～１７００℃，测温精度０．２％（１０００℃），分辨率１℃，可应用于科研和工业生产中某些特殊环境下的温度测量．     

固化于CFRP的光纤布拉格光栅应变传感特性研究

将碳纤维复合材料(CFRP)与光纤传感器相结合构成智能先进复合材料,对固化于CFRP的光纤布拉格光栅应变传感特性进行了实验研究.实验结果表明:光纤布拉格光栅B ragg波长对应变表现出很好的线性和重复性;布拉格光栅与基体材料粘结情况的好坏,对应变灵敏性与可靠性有直接影响;用电阻应变仪对布拉格光栅光纤传感器应变传感特性进行实验对比标定,得出了表征FBG性能的应变传感灵敏系数.结果表明测试数据稳定可靠,FBG光纤传感器具有优异的应变传感特性,为智能先进复合材料的研发与应用提供了重要依据.     

基于微波光子滤波器光纤端面反射率特性的火焰传感研究

利用微波光子滤波器(microwave photon filter, MPF)光纤端面反射率随温度场的变化导致光纤端面反射率发生改变的原理,研究了火焰传感系统的相关特性。采用迈克尔逊结构干涉仪构成的MPF,微波光子信号在经过2km光纤后,其光纤端面受到火焰的影响反射率发生变化,研究其变化特性与火焰之间的关系。对置于火焰中的部分传感光纤端面进行燃烧,光反射的信号幅度会因为火焰变化发生改变。该系统使用16 d Bm输出功率的非相干光源,将159.63～159.80 kHz、4 V(峰-峰值)幅度的微波信号调制于光载波上,形成微波光子信号。在传感臂光纤端面施加外焰和内焰,测量射频强度的变化,从而获取火焰传感信息。施加外焰射频强度最小值平均值变化量达到0.460 3dB;最大值平均值变化量达到0.578 7 dB,加入内焰射频强度最小值平均值变化量达到5.818 9 dB;最大值平均值变化量达到6.600 2 dB。实验验证得该系统对于火焰具有较好的传感性能。     

基于分布式光纤传感技术的封闭空间火源精确定位方法研究

为了解决封闭空间火源精确定位困难的问题,文中提出了一种基于拉曼散射的分布式光纤传感技术的火源精确定位方法,对比分析了分布式拉曼测温系统在温度测量领域的优势,简化了封闭空间火场的火源模型,在分析温度与后向拉曼散射光的关系特性的基础上,给出了传感光纤布阵方案和火源粗略、精确定位的数学模型,并通过实验验证了方法的有效性,实验结果表明本方法定位误差范围可控制在54cm^2以内.此方法解决了封闭空间火灾火源定位精度低的问题,为分布式光纤传感技术在二维、三维空间传感领域提供了一定的理论基础.     

基于MATLAB的光纤通信演示系统设计

提出一种数值化模拟光纤通信系统的可视化设计方案。详细描述各光子单元的设计及参数修改方法,并用MATLAB工具对高斯型非归零码(NRZ)在系数中传播的全过程进行仿真研究,为教学演示及实验提供了良好、经济的仿真平台。     

基于光纤反射率特性的温度传感研究

利用光纤折射率随温度变化的特性, 研究了光纤温度传感系统的性能。采用窄线宽激光器和具有脉冲调制功能的半导体放大器(SOA) 产生周期变化方波光脉冲信号, 该方波信号依次经过掺饵光纤放大器(EDFA)、光纤环形器和长度为2 km 的传感光纤后反射至光电探测器(PD) 处。对置于水浴锅中的部分传感光纤进行加热, 则光反射的信号幅度会随温度变化发生改变。选用调制频率为10 kHz, 幅度为(峰峰值) 10 V, 占空比为1% 的方波代替传统的正弦信号, 通过测量2847 ℃ (28、33、38、42、47 ℃) 温度范围内反射光的改变, 得到该温度传感系统的灵敏度为3.888 mV/℃, 一次拟合度可达0.905 0, 二次拟合度可达0.970 8, 验证得到该系统具有较好的拟合度。     

基于拆分、组装BP网络的入侵检测方法研究

提出了一种基于拆分、组装神经网络的入侵检测方法神经网络克服了以前在网络训练中易出现的训练时间过长、陷入局部极小的问题，使网络训练效率大大提高。该方法以网络数据源为主，同时考虑反映主机性能的数据源，并对特征数据进行了预处理，利用改进算法的学习能力和快速识别能力，实现了对用户行为的检测，尤其是在识别以前没有观察到的未知攻击方面具有较好性能．     

光纤传感技术在检测中的应用与展望

针对光纤技术在检测中利用外界因素改变使光在光纤中传播时光强、相位、偏振态以及波长(或频率)等特征参量发生变化的特点,分析了日前光纤传感器原理与类型,论述了光纤检测技术的特点,同时对国内外光纤检测技术的应用进行了回顾,并对分布式光纤声波传感器在流体管道泄漏实时监测方面的研究进行了展望.     

基于光纤传感的边坡实时监测位移转换研究

对测斜管所监测的应变提出一种新的位移转换方法,基于等截面悬臂梁模型构造位移函数,根据位移和应变的关系建立矩阵方程,采用Moore-Penrose广义逆方法,通过光纤Bragg光栅应变传感器获取的一系列测点应变值,得到方程各待定系数的最佳最小二乘解,从而方便、准确地获得测斜管所在处边坡任意高度位移值。通过等比例数值模型以及室内缩尺模型验证了文中位移转换方法的准确性,并将其应用于吊水岩边坡的稳定性实时监测,与局部有限元强度折减法相结合来评定边坡的稳定安全性,进一步验证了该转换方法的有效性。     

模糊神经网络控制器的仿真研究

简要介绍了一般模糊神经网络控制器的设计理论 ,仿真给出了基于 MATLAB控制器的模糊神经控制流程和算法 ,仿真实验表明该模糊神经网络控制器具有良好的动、静态性能、抗干扰性能和鲁棒性能     

悬臂板损伤数值模拟试验与WPNN识别方法

通过分析小波概率神经网络(WPNN)与数据融合技术在工程结构损伤识别中的应用原理,建立了基于小波概率神经网络和数据融合技术的模型.对悬臂板结构进行了数值模拟试验,运用损伤单元数据作为输入向量训练了WPNN与数据融合的损伤识别模型,并选取4个单元作为检验样本进行检验,检验的结果与数值试验分析吻合较好,从而表明,该方法在工程结构的损伤识别中有较好的应用价值.