基于PSO?SVM的板式无砟轨道CA砂浆脱空损伤识别

来源 :中南大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:civili1844
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为准确识别板式无砟轨道层间脱空损伤,利用有限元软件ANSYS/LS?DYNA建立含砂浆损伤的车辆?板式无砟轨道耦合动力学模型,提取基于振动响应的损伤特征指标,并利用主成分分析法对其进行降维处理,将获得的脱空样本输入基于粒子群优化算法?支持向量机(PSO?SVM)搭建的脱空识别模型进行损伤识别.研究结果表明:从时域、频域及时?频域角度对振动信号提取的26个特征指标,可较全面地反映振动信号中隐含的损伤信息;利用主成分分析法可在尽可能保留原始损伤信息的基础上,有效降低损伤特征指标的维度,提高损伤识别效率;采用本文提出的PSO?SVM识别算法对砂浆脱空识别是可靠、有效的,识别准确率达到90%.
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