蜂窝铝板脱粘的最大熵法研究

摘要

蜂窝夹层结构在各种各样的应用中得到广泛应用。然而，由于制造缺陷或冲击载荷，这些结构可能会在外壳和蜂窝芯之间发生不完美的粘合或脱粘。脱粘的存在降低了复合板的弯曲刚度，从而导致其振动特性发生可检测的变化。本文提出了一种新的有监督学习算法来识别铝蜂窝板的脱粘区。该算法采用基于最大熵原理的统计推理模型处理线性逼近方法。这种新方法的优点是双重的:避免了训练，并且在与神经网络相当的一段时间内处理数据。采用简化的三层壳模型对蜂窝板进行有限元建模。皮肤和核心之间的粘合层使用线性弹簧建模，其刚性在脱粘部分降低。利用铝蜂窝板在不同损伤情况下的实验数据对算法进行了验证。

关键词:三明治结构;脱胶;蜂窝;损失评估;最大熵原理;线性近似。

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