《表4 基于多参数的损伤识别误差分析》

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《基于应力和振动频率的典型船体结构裂纹损伤识别方法》

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将应力数据归一化处理，并与正规化频率变化率数据综合后形成350组训练样本，输入神经网络结构，经过参数的调整，反复计算取最优。将其余的21组数据作为测试样本输入到保存好的神经网络中，进行预测判断，得到网络输出值以及期望输出值对比误差见表4。从表4可看出综合应力和振动特征作为参数进行裂纹损伤识别，误差5%以内占96.43%，误差3%以内的占96.43%，误差1%以内占79.76%。