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Damage Severity Assessment of Multi-Layer Complex Structures Based on a Damage Information Extraction Method with Ladder Feature Mining

图层(电子) 硅橡胶 特征提取 计算机科学 过程(计算) 特征(语言学) 萃取(化学) 数据挖掘 模式识别(心理学) 材料科学 人工智能 复合材料 哲学 化学 色谱法 语言学 操作系统
作者
Jiajie Tu,Jiajia Yan,Xiaojin Ji,Qijian Liu,Xinlin Qing
出处
期刊:Sensors [MDPI AG]
卷期号:24 (9): 2950-2950 被引量:3
标识
DOI:10.3390/s24092950
摘要

Multi-layer complex structures are widely used in large-scale engineering structures because of their diverse combinations of properties and excellent overall performance. However, multi-layer complex structures are prone to interlaminar debonding damage during use. Therefore, it is necessary to monitor debonding damage in engineering applications to determine structural integrity. In this paper, a damage information extraction method with ladder feature mining for Lamb waves is proposed. The method is able to optimize and screen effective damage information through ladder-type damage extraction. It is suitable for evaluating the severity of debonding damage in aluminum-foamed silicone rubber, a novel multi-layer complex structure. The proposed method contains ladder feature mining stages of damage information selection and damage feature fusion, realizing a multi-level damage information extraction process from coarse to fine. The results show that the accuracy of damage severity assessment by the damage information extraction method with ladder feature mining is improved by more than 5% compared to other methods. The effectiveness and accuracy of the method in assessing the damage severity of multi-layer complex structures are demonstrated, providing a new perspective and solution for damage monitoring of multi-layer complex structures.

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