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基于动态贝叶斯网络对飞机机翼结构健康监测
顾宇轩, 张金哲, 于佳鑫, 管宇, 林可欣, 黄研清
噪声与振动控制
2025, 45 (6):
203-208.
目前对飞机寿命的要求逐渐提高，而针对于其机体的健康监测却主要依赖于确定的物理模型和地面检查。为对机体进行实时健康监测，采用动态贝叶斯网络(DBN)对其不确定性源进行分析，DBN能够对跟随时间变化的随机变量进行表达与推理。选择粒子滤波(PF)作为贝叶斯推理算法并且以飞机机翼盒段试验的疲劳裂纹扩展试验为例进行说明，对裂纹扩展试验进行实时健康监测，将采集到的某一时刻裂纹长度带入粒子滤波预测模型进而预测下一时刻裂纹长度。相较于传统有限元的预测方法粒子滤波预测计算速度更快，更具有实时性。
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