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复合材料疲劳寿命预测方法
讲座-5 再生混凝土骨料及其对混凝土复合材料疲劳性能的影响 (SPS) 讲座-6 复合材料和结构疲劳寿命建模和预测的计算工具 (APV) 讲座-7 实际载荷条件下的疲劳寿命预测 (恒定寿命图) (APV) 第三天，星期三，2024 年 11 月 20 日 讲座-8 基于 GFRP 层压板的蠕变-疲劳相互作用损伤模型
AALBORG UNIVERTET的机会约束...
摘要 - 本文提出了使用粒子群优化（PSO）对人工神经网络（ANN）的增强，以管理虚拟电厂（VPP）系统中的可再生能源资源（RESS）。这项研究突出了ANN-BPSO算法与原始BPSO算法的比较。在搜索隐藏层（n）和学习率（LR）中节点数量的最佳值时进行了比较。这些参数值用于微电网最佳能量调度的ANN训练中。已对涉及Ress的微电网（MG）的VPP系统进行了测试，这些方法涉及Ress，以最大程度地减少能力并优先考虑可持续资源的参与，而不是从公用事业网格那里购买电力。该模型使用马来西亚北部Perlis State记录的24小时记录的实际载荷需求进行了测试。此外，Tenaga nasional Berhad Research（TNBR）太阳能气象学记录了真实的天气状况数据，平均为1小时（例如，太阳辐射，风速，电池状态数据和燃油水平）。结果表明，与BPSO算法相比，ANN-PSO给出了精确的决策，这反过来又证明神经网的增强达到了最佳的能量调度水平。
起落架结构健康监测 (SHM)
本文提供了有关起落架结构健康监测 (SHM) 系统开发的信息，该系统通过直接负载测量以及支柱维修检测算法提供预测/诊断 HUMS 功能。该系统通过将新传感器集成到起落架组件中来提供先进的监测技术。直接负载测量方法是当前跟踪机身起落架系统和机身支撑结构疲劳损伤方法的范式转变，这些方法依赖于 SHM 设备以各种采样率在机上记录的飞机参数数据收集。起落架 SHM 提供直接负载测量、重量/平衡计算以及对起落架组件执行基于条件的维护 (CBM) 的能力。NAVAIR 与 ES3 签订合同，通过小型企业创新研究 (SBIR) 计划（通过 N121-043 主题的第二阶段奖励）支持起落架 SHM 的开发。提议的解决方案将直接转移到其他海军、军用和商用飞机平台。本文将讨论 HUMS 和 CBM 领域的以下主题：(1) 用于直接负载测量的先进起落架传感器；(2) 将直接负载监测数据融合到疲劳寿命评估中；(3) 利用支柱维修检测算法实现飞机维护的范式转变；(4) 系统验证和确认；(5) 安全和维护效益。频谱开发和使用监测领域的先前工作通常侧重于飞机结构，将假设转化为起落架组件，而无需任何直接测量。使用监测的好处也可以用于起落架。直接载荷测量能够延长使用寿命、根据实际载荷移除部件、提高安全性、增加飞机可用性，并将 CBM 数据纳入维护实践，从而节省维护成本。本文通过对在高技术就绪水平 (TRL) 下适用于严酷起落架环境的传感器进行小型化，推动了最新技术的发展。