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地州电视网站建设流程,连云港建设部网站,微信公众号运营模式,做网站的重点目标【基于机器学习的碳纤维增强树脂基复合材料#xff08;CFRP#xff09;疲劳故障诊断】 1、数据来源:斯坦福结构与复合材料实验室与美国宇航局艾姆斯研究中心卓越预测中心合作开展的 CFRP 复合材料疲劳老化试验数据#xff0c;该拉张-拉张疲劳试验的加载频率为5.0 [Hz]、应力…【基于机器学习的碳纤维增强树脂基复合材料CFRP疲劳故障诊断】 1、数据来源:斯坦福结构与复合材料实验室与美国宇航局艾姆斯研究中心卓越预测中心合作开展的 CFRP 复合材料疲劳老化试验数据该拉张-拉张疲劳试验的加载频率为5.0 [Hz]、应力率为 R ~ 0.14 2、对比方法:KNN,SVM支持向量机 朴素贝叶斯 3、研究内容:精度对比收敛性对比运算时间对比 4、matlab程序报告复合材料玩的就是心跳。当碳纤维增强树脂基复合材料CFRP遇到疲劳载荷时裂纹就像蚂蚁啃骨头一样慢慢扩散。今天咱们用三款经典算法KNN/SVM/朴素贝叶斯来给这些材料做体检看看哪家的诊断报告最靠谱。实验数据来自斯坦福和NASA的联合项目加载频率5Hz的拉-拉疲劳试验。原始数据经过小波去噪和时频域特征提取后形成了包含37个特征的数据集。这里有个预处理小技巧用MATLAB的mapminmax函数做归一化防止某些特征值过大导致模型跑偏。% 数据归一化代码片段 [normalized_data, ps] mapminmax(raw_data); train_data normalized_data(:, 1:800); test_data normalized_data(:, 801:end);先看支持向量机的表演。选高斯核还是线性核通过网格搜索发现当gamma0.5、C10时RBF核在测试集上准确率冲到92.3%。不过要注意SVM的训练时间跟坐火箭似的——处理1000个样本花了8.7秒这要是上工业级数据量得急死人。KNN这边画风突变。当k5时准确率稳定在88%左右最妙的是训练阶段几乎不耗时间。但有个隐藏问题当特征维度增加到50维时准确率暴跌到72%说明这算法对维度诅咒特别敏感。% KNN实现核心代码 mdl fitcknn(train_data, train_label, NumNeighbors, 5); pred predict(mdl, test_data); acc sum(pred test_label)/numel(test_label);朴素贝叶斯像个老实人全程0.6秒搞定运算。虽然整体准确率只有84%但在早期裂纹识别这个细分场景下它的召回率反而最高。这说明有时候简单算法在特定场景下能打出暴击伤害。三款算法的收敛曲线很有意思SVM在第50轮迭代时精度就趋于稳定KNN需要80轮左右震荡调整而贝叶斯根本不需要迭代。运算时间方面SVM耗时是KNN的14.5倍贝叶斯的23倍这个差距在嵌入式设备上会被进一步放大。最后给个实战建议如果要做实时监测选朴素贝叶斯保平安追求诊断精度就咬牙上SVM当数据量较小且维度可控时KNN是性价比之选。下次试试把时域特征和频域特征分开训练说不定能解锁新成就呢