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【目的】解决由于模态参数辨别的不确定性,以及虚假模态干扰造成的风机叶片结构损伤识别精度不高的问题.【方法】采用以深度信念网络提取的模态参数特征向量作为标识量的损伤检测方法.首先分别获取ANSYS仿真和实验条件下风机叶片的模态参数;然后利用深度信念网络提取模态参数特征向量作为损伤标识量,检测多种工况下的风机叶片损伤,并与传统BP神经网络方法进行对比;最后搭建实验平台,在实验条件下验证方法的有效性.【结果】基于深度信念网络的损伤识别方法相比传统BP神经网络精度更高,网络训练时间更长.【结论】将深度信念网络提取的模态参数特征向量作为BP神经网络训练的输入向量,可以减小噪声和虚假模态信息等因素对损伤识别结果的影响,提高损伤识别的精度. 相似文献
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在国外许多轻松的场合里,总有些人时常起哄,一时兴起请人上台,或是高歌一曲,或是表演拿手才艺。这些人中大部分是外籍人士,他们落落大方,都有些不俗才干,都具备在适当场合娱人娱己的能力。然而换作国人,却往往十 相似文献
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青年大学生能否树立正确的理想信念不仅关系到个人的成长成才,而且关系到国家和民族的发展方向。基于对广东省六所高校大学生的调查显示,党员大学生、入党积极分子大学生和普通大学生三类不同群体在如何看待坚持马克思主义意识形态的主导地位等几个重大问题上存在不同程度差异。针对此现象,提出以加强社会主义核心价值观教育为突破口,坚定大学生共产主义信念。 相似文献
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