压电智能结构损伤检测的最小二乘支持向量机方法 (2007年)

实现损伤自检测功能是智能结构研究的主要内容之一，而损伤检测方法是关联损伤自检测功能的一个重要问题。提出了一种用于损伤检测的最小二乘支持向量机（LS-SVM）方法，并采用遗传算法对该LS-SVM的调整参数进行了优化。应用该LS-SVM对压电智能复合材料层板进行了冲击损伤位置检测，并与改进的BP网络进行了对比，结果表明：在相同性能指标下，LS-SVM有比BP网络更快的训练速度、更强的泛化能力，并且LS-SVM具有不敏感于网络输入矢量次序的变换，表现出较强的适应性，适宜在结构损伤检测传感器优化配置问题中建立损伤