服役结构超前载荷实时预测方法的研究

摘要：

为保证关键结构疲劳寿命的实时监测,以动态随机载荷为监测条件,准确预测超前载荷谱对实际工程分析十分重要.针对服役设备难以实时监测并准确反应载荷真实规律等问题,提出一种基于数值分析的概率密度预测方法,结合机器学习BP神经网络智能算法建立预测模型.应变传感器采集随机载荷进行预处理得到随机载荷谱,利用蒙特卡洛法分析模型载荷波形走势及波动范围的预测精度.结果表明:超前预测载荷谱的核密度拟合曲线与真实数值相似性较大,为大型复杂服役结构件的超前载荷监测提供了理论支持与实际工程应用.

关键词：超前载荷预测、BP神经网络、蒙特卡洛法、核密度估计、实时预测

所属期刊栏目：43

分类号：TP460

资助基金：国家自然科学基金;国家重点研发计划;辽宁百千万人才计划项目;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：541-550