基于损伤检测的飞机结构腐蚀损伤预测方法对比研究.pdf

《基于损伤检测的飞机结构腐蚀损伤预测方法对比研究.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、工程ENGINEERING基于损伤检测的飞机结构腐蚀损伤*预测方法对比研究ContrastiveStudyofAircraftStructureCorrosionDamageBasedonDamageDetecting■叶宝玉黄昌龙朱芳/广州民航职业技术学院摘要：针对飞机结构材料易腐蚀特点，采用BP神经网络算法、数据拟合方法、指数平滑预测三种方法，对飞机铝合金结构腐蚀损伤进行预测对比分析。预测结果及其误差以及对比分析图表明，BP神经网络算法所构建的网络预测模型对一定腐蚀周期内的腐蚀损伤有较好预测能力，指数平滑预测方法和幂

2、函数数据拟合方法对一定腐蚀周期之外的腐蚀损伤预测有较好的外延性。关键词：腐蚀损伤；数据拟合；BP神经网络；指数平滑Keywords:corrosiondamage;datafitting;backpropagationneuralnetwork;exponentialsmoothing腐蚀是一种材料在环境作用下逐渐建模，得到腐蚀损伤随腐蚀周期变化的伤及力学性能进行了研究。失效的现象，其本质是材料表面与环境数学模型。点蚀、均匀腐蚀、沿晶腐蚀BP神经网络的非线性函数拟合算介质之间发生化学或电化学多相反应，/剥蚀进入扩展期后，

3、飞机结构腐蚀区法流程可以分为BP神经网络构建、BP[1]其结果是导致材料破坏或侵蚀。铝合域的缓蚀剂、漆层/镀层等腐蚀防护层神经网络训练和BP神经网络预测三个金材料仍是目前飞机的主体结构，受飞已经被破坏，腐蚀量（深度）与时间（年）步骤，如图1所示。[1]机如盐雾、高温、高湿、污染严重等服满足幂函数模型：神经网络预测用训练好的网络预测n役环境的影响，这些结构材料表面或搭W＝A×t（1）函数输出，并对结果进行分析。接件部位可能会出现腐蚀进而出现结构式中：W为腐蚀深度；t为腐蚀扩1.3指数平滑预测方法损伤，影响飞机结构寿命及可靠

4、性甚至展时间（年）；A为第一年腐蚀量；n考虑到腐蚀损伤的产生及发展影响[2-4]危及飞机结构的安全，因此，针对为腐蚀速度及腐蚀产物保飞机铝合金结构腐蚀损伤进行预测研究护性能。其中，给定材料BP神经网络构建具有重要的理论和工程意义。和腐蚀环境介质为常数。构建合适的系统建模BP神经网络1.2BP神经网络算法1模型原理由于神经网络具有BP神经网络训练1.1幂函数模型容错能力强，自学习能力幂函数是一种按确定论观点建立的和非线性建模能力等优BP神经网络BP神经网络腐蚀数学模型，文献[5-7]针对飞机铝点，文献[8-10]将飞机铝训

5、练结束训练初始化合金结构的腐蚀动力学规律，采用线性合金结构的腐蚀损伤产生拟合（含对数线性）、多项式拟合、分及发展视为非线性的动态BP神经网络预测段拟合及指数方程等数学方法对腐蚀损过程，引入BP神经网络BP神经网络伤程度与腐蚀周期之间的因果关系进行算法对飞机结构的腐蚀损测试数据预测*中国民用航空局软科学研究项目（MHRD20140320）资助图1BP神经网络算法流程航空维修与工程2016/336AVIATIONMAINTENANCE&ENGINEERINGwww.aviationnow.com.cn因素众多，难以用函数或网

6、络结构一一此，可以得到选择α值的以下一些基本法（幂指数拟合、BP神经网络算法、映射对应，一般说来历史数据对未来值准则。指数平滑预测方法）对腐蚀损伤进行预的影响是随时间间隔的增长而递减的。1）如果序列的基本趋势比较稳，测对比分析，其中，使用当量腐蚀年限文献[11-13]认为腐蚀损伤数据本身的预测偏差由随机因素造成，则α值应取为10a~12a（a表示当量腐蚀年限）的腐相互关系及变化规律会持续下去，将按小一些，以减少修正幅度，使预测模型蚀损伤数据进行预测精度对比分析，使照一定顺序排列的腐蚀损伤数据视为时能包含更多历史数据的信息

7、。用13a~15a的腐蚀损伤数据进行模型预间序列，对腐蚀损伤数据本身演变规律2）如果预测目标的基本趋势已发测外延性对比分析，不同预测方法下的进行预测研究。所以更切合实际的方法生系统的变化，则α值应取得大一些。预测结果及其误差如表2所示，对比分应是对各期观测值依时间顺序进行加权这样，可以偏重新数据的信息，对原模析图如图2所示。[4]平均作为预测值，指数平滑法可满足型进行大幅度修正，以使预测模型适应从表2可以看出，指数拟合方法在这一要求，而且具有简单的递推形式。预测目标的新变化。10a~15a范围内，均能保持良好的预测本文单

8、纯从腐蚀损伤数据本身进行信息精度。也就是说，在以年为时间单位时，挖掘，对飞机铝合金结构的腐蚀损伤进2三种预测结果的对比分析飞机结构件的腐蚀量和时间符合幂函数行预测分析。指数平滑预测模型是以时本文以文献[4]中所提供的不同加关系。刻t为起点，综合历史序列的信息，对速当量腐蚀年限的试件腐蚀深度作为研BP神经网络方法由于训