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1、第47卷第3期航空计算技术Vol.47No.32017年5月AeronauticalComputingTechniqueMay.2017BP神经网络在航空复合材料敲击检测中的应用高志列,李艳军,曹愈远,王广侃(南京航空航天大学民航学院,江苏南京210016)摘要:随着航空复合材料运用越来越广泛,其本身缺陷造成的事故也愈来愈多。提出一种利用敲击检测和BP神经网络的航空复合材料无损检测方法。首先运用敲击检测采集数据;然后运用平均值法和方差法来对数据进行修正;最后借助MATLAB软件进行BP神经网络数据分析,在训练数据4000组、测试数据20组时,准确
2、率可达90%。实例验证结果表明,基于BP神经网络的敲击检测方法可以实现航空复合材料缺陷的有效检测。关键词:航空复合材料;数据处理;敲击检测;BP神经网络中图分类号:TP311文献标识码:A文章编号:1671-654X(2017)03-0027-04ApplicationofBPNeuralNetworkinDetectionofAviationCompositeMaterialsGAOZhi-Lie,LIYan-jun,CAOYu-Yuan,WangGuang-Kan(CollegeofCivilAviation,NanjingUniversit
3、yofAeronauticsandAstronautics,Nanjing210016,China)Abstract:Withtheapplicationofaviationcompositematerialsmoreandmorewidely,thedefectsofavia-tioncompositematerialsbringmoreandmoreaccidents.Thispaperpresentsanewmethodfornonde-structivetestingofaviationcompositematerialsbasedonp
4、ercussiondetectionandBPneuralnetwork.Firstly,thedefectdataiscollectedbytheknockdetection;then,themeanvaluemethodandvariancemethodareusedtocorrectthedata;finally,withthehelpofMATLABsoftwaretoprocess4000groupsoftrainingdataand20groupsofthetestdata,theaccuracyrateisupto90%.There
5、sultsshowthatthemethodbasedonBPneuralnetworkcaneffectivelydetectthedamageofcompositematerials.Keywords:aviationcomposites;dataprocessing;kockdetection;BPneuralnetwork引言击检测的数据进行处理。将处理后的结果与预置缺陷结果进行对比,实验结果表明,将BP神经网络算法用航空复合材料的运用为民机设计、生产以及维修于敲击检测是可行的。带来了曙光,在波音777、787,空客A320、A322、A
6、330和安-124等大型民机和众多中等商用运输机上都得到了大量的应用[1]。在实践运用过程中,复合材料的1敲击检测系统缺陷都存在于其内部[2]。这些缺陷很难被发现,但却数字敲击检测系统首先采集敲击检测材料表面产经常引发灾难性的事故[3]。由于敲击检测可以实现原生的振动信号,然后通过内置电路将采集到的振动信位检测,所以被广泛运用在航空复合材料的检测之中。号转换成波形信号,如图1所示,敲击检测系统会自动敲击检测是运用最广泛的无损检测方法。经过长期的发展演变,敲击由原先的木棒和硬币逐渐进化为[4]智能敲击检测系统。目前主流的智能敲击检测工具有以下3种:
7、空客使用的敲击工具PN98A57103013、日本三井公司生产的电子敲击检测仪WP-632和波音公司在检测复合材料缺陷时所使用的P/NF4TAP002RD3ElectronicDigitalTapHammer。本文将BP神经网络算法引入敲击检测中来对敲图1振动信号转化成波形收稿日期:2017-04-01修订日期:2017-05-06基金项目:国家自然科学基金项目资助(50705097);中国民航总局科技基金项目资助(MHRD07z38)作者简介:高志列(1991-),男,江苏扬州人,硕士研究生,主要研究方向为健康监测与故障诊断。·28·航空计算技
8、术第47卷第3期设置门阈值,在这里将电压波形超出门阈值的时间作实际输出值之差进行逆向传播,逆向传播时用误差对为信号的特征值。每个神经元权
