【摘 要】
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将比例边界有限元法(Scaled Boundary Finite Element Method,SBFEM)和机器学习算法相结合,基于Lamb波在含缺陷薄板结构中传播时结构的动力响应变化定量反演结构中的缺陷信息。SBFEM通过改变裂纹所在子域的比例中心位置反映不同的裂纹信息,减少了需要进行重划分的网格数量,大大提升了计算效率,能够提供足够多的反映缺陷特性的训练数据;基于极限学习机的人工神经网络机器学习模型避免了传统反分析问题求解的目标函数极小化迭代过程,能在极快的学习速度下保证缺陷反演的精度。因此,提出的
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFE0122400),中央高校基本科研业务费专项资金项目(B210202097,2019B16314),国家自然科学基金项目(51579084)。
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将比例边界有限元法(Scaled Boundary Finite Element Method,SBFEM)和机器学习算法相结合,基于Lamb波在含缺陷薄板结构中传播时结构的动力响应变化定量反演结构中的缺陷信息。SBFEM通过改变裂纹所在子域的比例中心位置反映不同的裂纹信息,减少了需要进行重划分的网格数量,大大提升了计算效率,能够提供足够多的反映缺陷特性的训练数据;基于极限学习机的人工神经网络机器学习模型避免了传统反分析问题求解的目标函数极小化迭代过程,能在极快的学习速度下保证缺陷反演的精度。因此,提出的
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