基于第二代小波核函数的结构特征参数辨识及预测方法研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    11176024
  • 项目类别：
    联合基金项目
  • 资助金额：
    42.0万
  • 负责人：
    李兵
  • 依托单位：
    西安交通大学
  • 学科分类：
    A31.NSFC-中物院联合基金
  • 结题年份：
    2014
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2014-12-31

项目摘要

武器结构中大量使用的高分子材料在长期储存、运输过程中会出现老化、松弛等现象，影响其性能和使用安全。高分子材料结构在动力学特性上具有强非线性，响应信号表现为强非平稳性，难以对其结构特征参数进行准确辨识与预测。本项目从高分子材料状态演化的机理研究入手，建立基于算子自定义小波有限元的高分子材料结构动力学模型，揭示结构性能蜕化对其动态响应的影响；构造与动态信号特征相匹配的第二代小波核函数，提出动态信号的自适应第二代小波分解与重构快速算法，实现非平稳微弱状态特征信息的提取和敏感特征选择；针对小样本、多参数问题，提出并构建基于第二代小波核函数的多变量集成支持向量机预测模型，综合考虑刚度、阻尼、紧力、频率等多个特征参数对结构状态变化的影响，实现高分子材料结构状态微小变化的高精度预测。本项目研究为高分子材料结构状态辨识和预测提供基础理论和关键技术，对武器装备健康检测有重要的学术意义和应用价值。

结项摘要

武器结构中大量使用的高分子材料在长期储存、运输过程中会出现老化、松弛等现象，影响其性能和使用安全。高分子材料结构在动力学特性上具有强非线性，响应信号表现为强非平稳性，难以对其结构特征参数进行准确辨识与预测。本项目从高分子材料状态演化的机理研究入手，建立了高分子材料夹层结构有限元分析模型，揭示了结构性能蜕化对其动态响应的影响；构造了与动态信号特征相匹配的第二代小波核函数，提出了基于第二代小波核函数支持向量机的混合智能综合状态识别模型、基于流形学习的结构状态松动程度评估模型、多因素作用下的结构老化状态评估模型和基于核函数的高分子材料夹层结构状态预测模型，实现高分子材料结构状态微小变化的高精度预测。本项目的研究成果将为高分子材料结构状态辨识和预测提供基础理论和关键技术，对武器装备健康检测有重要的学术意义和应用价值。项目发表紧密相关SCI论文19篇，EI论文17篇，1篇论文入选ESI高被引论文；申请发明专利2项，授权实用新型专利1项，开发高分子材料结构状态预测软件1套。参加与本项目相关的国外学术会议1次。

项目成果

期刊论文数量（25）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（1）
专利数量（0）
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基于自适应冗余第二代小波包变换、排列熵和小波支持向量机的粘弹性夹层结构状态识别
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  • 发表时间：
    2014-08-01
  • 期刊：
    SMART MATERIALS AND STRUCTURES
  • 影响因子：
    4.1
  • 作者：
    Qu, Jinxiu;Zhang, Zhousuo;Li, Bing
  • 通讯作者：
    Li, Bing
粘弹夹层结构状态特性的有限元分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    振动与冲击
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    郭亚东;张周锁;张龙;李兵
  • 通讯作者：
    李兵
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双树有理扩张复小波变换提取旋转机械周期性脉冲故障特征
  • DOI：
    10.1115/1.4027839
  • 发表时间：
    2014-10
  • 期刊：
    Journal of Manufacturing Science and Engineering
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Zhang, ChunLin;Li, Bing;Chen, BinQiang;Cao, HongRui;Zi, YanYang;He, ZhengJia
  • 通讯作者：
    He, ZhengJia
基于声音信号的结构损伤识别方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    振动、测试与诊断
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    瞿金秀;杨飞宇;张周锁;何正嘉
  • 通讯作者：
    何正嘉
Independent component analysis based source number estimation and its application for mechanical systems
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  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    Journal of Sound and Vibration
  • 影响因子：
    4.7
  • 作者：
    Wei Cheng;Seungchul Lee;Zhousuo Zhang;Zhengjia He
  • 通讯作者：
    Zhengjia He

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  • 通讯作者：
    李兵

其他文献

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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