[发明专利]一种基于声发射特性判别微观开裂模式的机器学习算法有效

专利信息
申请号: 202110010581.7 申请日: 2021-01-06
公开(公告)号: CN112857987B 公开(公告)日: 2021-11-02
发明(设计)人: 岳健广;王雅宁 申请(专利权)人: 南京工业大学
主分类号: G01N3/06 分类号: G01N3/06;G01N29/14;G01N29/44;G06K9/62
代理公司: 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 代理人: 徐激波
地址: 210000 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于声发射特性判别微观开裂模式的机器学习算法,首先,利用试验监测到的声发射平均频率(记为AF)与仰角余切(记为RA)形成初始无标记数据集。其次,根据开裂模式类别构造权重向量,并迭代计算得到数据聚类的中心点,进而对数据集之中的向量进行标记。然后,求出数据集所对应的拉格朗日乘子向量,再计算得到数据集的线性聚类方程,最终得到开裂模式的线性判别标准。本发明适用于声发射判别开裂模式特性能够成立的所有材料,适用于材料、构件和结构的力学试验(包括静力、动力、疲劳、冲击、耐久性试验),相比于现有技术更具有客观性与普适性。
搜索关键词: 一种 基于 声发 特性 判别 微观 开裂 模式 机器 学习 算法
【主权项】:
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