[发明专利]基于迁移学习的航空复合材料工件损伤诊断方法在审
| 申请号： | 202310530368.8 | 申请日： | 2023-05-12 |
| 公开（公告）号： | CN116561628A | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 徐卓君;李浩;于剑博 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G06F18/24 | 分类号： | G06F18/24;G06F18/214;G06F18/213;G06F18/25;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/096 |
| 代理公司： | 吉林长春新纪元专利代理有限责任公司 22100 | 代理人： | 白冬冬 |
| 地址： | 130012 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 一种基于迁移学习的航空复合材料工件损伤诊断方法，属于结构健康监测以及机器学习技术领域。本发明的目的是利用迁移学习中的度量学习理论，从通过仿真软件获取的铝板损伤信号这一源域，迁移到仿真软件与实验获取悬臂梁损伤信号目标域中来的基于迁移学习的航空复合材料工件损伤诊断方法。本发明将仿真软件内获取的铝板的损伤信号作为源域，使用重分布方法，对接收到的信号进行处理，构建卷积神经网络模型，将采用源域知识训练完成的卷积神经网络模型迁移到目标域中，应用最近邻方法对目标域内的样本数据进行分类，得到损伤诊断结果。本发明应对损伤样本数量少且样本分布不平衡的实际情况，实现对航空复合材料的损伤高精度与高准确率识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 迁移 学习 航空 复合材料 工件 损伤 诊断 方法 | ||
【主权项】：
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