基于BP神经网络的复合材料缺陷定量检测
任昊天 （ 中国民用航空飞行学院 ）
朱新宇 （ 中国民用航空飞行学院 ）
常皓亮 （ 中国民用航空飞行学院 ）
邓文泽 （ 中国民用航空飞行学院 ）
https://doi.org/10.37155/2717-5189-0713-77Abstract
针对复合材料缺陷定量检测的难题，本研究构建了含不同直径和深度缺陷玻璃纤维增强塑料的有限元 模型，模拟脉冲激励时表面的瞬态温度场演变，构建了包含热异常区域（TAR）长度、峰值时间等关键参数的特征数 据集，开发了双通道BP神经网络架构：直径识别网络（D-Net）和深度识别网络（Z-Net）。结果表明缺陷直径主导 TAR的空间分布特性，缺陷深度主导TAR的时间演化特性；双网络表现出优异的泛化性能，D-Net的平均相对误差为 2.52%，Z-Net的平均相对误差为3.76%。该研究证实了特征参数与缺陷参数间存在确定性映射规律，为复合材料内部 缺陷的智能量化检测提供了新方法。
Keywords
复合材料缺陷；红外无损检测；缺陷定量识别；BP神经网络；有限元Full Text
PDFReferences
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Copyright © 2025 任昊天,朱新宇,常皓亮,邓文泽
Publishing time:2025-07-01
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