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评价碳纤维增强塑料盘的疲劳损伤过程的神经网络AE波形ニューラルネットワークを用いたAE波形分類による碳纤维增强塑料板の疲労損傷過程の評価( Evaluation of fatigue damage process in a CFRP plate by a neural network for AE waveformニューラルネットワークを用いたAE波形分類によるCFRP板の疲労損傷過程の評価 )
Yuki NAKAI Koujiro NISHIMIYA Hideo CHO
本研究的最终目标是利用声发射(AE)技术实现对碳纤维增强塑料(CFRP)疲劳损伤过程的实时评估。观察了CFRP在静力和循环三点弯曲试验中的声发射信号。从这些AE波形中提取AE特征，尝试用自组织映射(SOM)进行波形分类。在SOM方法中，每个AE波形被分配到地图中的任一节点，相似的AE波形在地图上聚类。在本研究中，我们使用了10×10的地图。对于每个节点的代表性特征，可以用X-均值方法确定地图上损伤类型之间的分离边界。在静态试验中检测到的声发射波形被分为七个簇。根据试验后的试样截面观察，仅在弯曲的受压侧观察到裂纹。根据声发射波形分类和观察结果，这些团簇表现出低频成分弱振幅的特征，可归属于基体裂纹，高频成分弱振幅的团簇可归属于纤维/基体界面断裂。在断裂前产生的声发射的其他簇被分配给包括纤维断裂的大断裂。通过对静力试验的声发射波形的学习映射，可以将循环载荷作用下疲劳损伤引起的声发射波形划分为相应的断裂模式。SOM方法将是了解CFRP在不同加载条件下断裂过程的有力工具。
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