Рассмотрена обратная задача определения местоположения расслоения и его протяженности в композитных однородных балках. Показано, что задача может быть решена с точки зрения изменения собственных частот или формы колебаний, обусловленных расслоением. Расслоения количественно оценено с помощью искусственных нейронных сетей или алгоритма случайных лесов. Методы машинного обучения способны предсказать состояние расслоения на основе параметров собственной частоты или коэффициентов вейвлет-преобразования Хаара, полученных из первой моды. Имитационные исследования показали, что комбинированный подход, использующий собственные частоты, вейвлеты Хаара и алгоритм случайных лесов, обеспечивает точные предсказания. Представленные результаты могут помочь понять поведение более сложных структур при аналогичных условиях.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.