(W8)K-BP neural network-based strain field inversion and load identification for CFRP(Measurement)
1.介绍
引入复合材料背景说明载荷识别和应变信息获取的重要性（即课题研究意义）
实时应变技术（土木工程领域）不足，载荷识别方法：直接or间接，为什么选择间接
为什么用FBG,引入插值方法
载荷识别技术方法：最原始是直接反演+不足
人工神经网络方法+举例
提出现有的神经网络方法待解决的问题+本文的工作+本文结果
2.理论原理与仿真
2.1 FBG传感器原理
2.2应变区域反演原理及模拟
对插值方法的调整
有限元分析仿真，说明应变情况
说明实验网络参数
引出仿真云图+传感器对比图+拟合曲线
2.3载荷识别原理
为什么选择BP
BP不足以及对BP的改进
网络流程详解（包括参数解释）
3.实验装置体系
3.1实验装置和结果以探索粘合层厚度的影响
验证光纤可行性与可靠性
实验材料和详情
实验结果和结论
3.2载荷识别实验体系
说明实验用料
说明实验过程
说明评估指标
4.结果与讨论
4.1基于仿真数据的不同插值方法的结果分析（说明所用插值方法的有效性）
4.2载荷识别结果分析
利用评估值别说明BP、CNN、K-BP的各项优势劣势。突出K-BP的优势
5.结论
简单说明原来的问题，并说明为此所做的改进
说明本实验做法的优越性
对未来工作的说明
复合材料机翼的应变信息和载荷状态是飞机健康评估的重要依据。本文首先通过实验研究了粘贴层厚度对应应变传递的影响，验证了FBG传感器的精度，为后续研究提供了指导。然后利用有限元分析软件ABAQUS分析应变分布，利用模拟数据拟合pseudo-Kriging插值模型，反演关键点的应变信息。最后，将插值模型与BP神经网络相结合，提出了K-BP模型，用于提高应变区域反演和载荷识别的精度。结果表明，该模型能以较少的样本获得较好的载荷识别结果，同时优化了插值参数，为评价应变区域的精度提供了重要依据。（Matlab进行训练）