【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据误差补偿处理，具体涉及一种基于神经网络的低温结构应力补偿方法。
技术介绍
1、人工神经网络是一种在结构和功能上模拟人类大脑的抽象模型，由大量简单处理单元——神经元组成，具有非线性、自学习能力、自适应分布式信息处理等特点。经过半个多世纪的曲折发展，人工神经网络的研究已经取得了重大的进展和突破，越来越受到人们的重视，已广泛应用在模式识别、自动控制、信号处理、传感器技术、系统建模等领域。人工神经网络的基本单元是神经元，通用的模型结构如图1所示。
2、神经网络一般由输入层、隐藏层和输出层三部分组成，输入层接收外部信号，隐藏层处理信号并进行特征提取，输出层则生成最终的输出信号。其中输入层和输出层都是一层结构，隐藏层结构的层数根据求解问题的复杂程度进行调节，可以是一层或者多层。
3、目前有很多种神经网络模型，依据网络结构划分，将神经网络分为不含反馈的前向型网络和反馈型网络。对于前向型网络，也称前馈网络，信号由输入层输入，经隐藏层传递给输出层输出，每层神经元只接收来自前一层神经元的输入，并将信号传递给下一层，...
【技术保护点】
1.一种基于神经网络的低温结构应力补偿方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中收集光纤应变传感器的波长和光纤温度传感器波长数据包括：使用高低温湿热试验箱调节试验件所处的环境温度，观察热电偶所测量的试验件表面温度，待试验件表面温度稳定在所需温度点，使用试验机对试验件由0开始按照要求的载荷梯度对试验件施加载荷，最大载荷不超过试验构件的屈服载荷；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2中所述光纤应变传感器波长变化量＝光纤应变传感器实时波长-初始波长；所述光纤温度传感器波长变化量＝光纤温度传...
【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的低温结构应力补偿方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中收集光纤应变传感器的波长和光纤温度传感器波长数据包括：使用高低温湿热试验箱调节试验件所处的环境温度，观察热电偶所测量的试验件表面温度，待试验件表面温度稳定在所需温度点，使用试验机对试验件由0开始按照要求的载荷梯度对试验件施加载荷，最大载荷不超过试验构件的屈服载荷；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2中所述光纤应变传感器波长变化量＝光纤应变传感器实时波长-初始波长；所述光纤温度传感器波长变化量＝光纤温度传感器实时波长-初始波长。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3中构建所述bp神经网络模型具体包括：引入l2正则化技术，在损失函数中添加一个惩罚项，用于限制模型权重的大小；所述l2正则化的损失函数表示为：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3中构建所述bp神经网络模型具体包括：使用dropout技术，在每次训练过程中，随机“丢弃”一部分神经元，使得模型在每次迭代中使用不同...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙慧，崔濛，王传锐，窦晓亮，郁强，张岚，夏利娟，谢晨曦，李昂珂，霍旭阳，
申请(专利权)人：上海中船船舶设计技术国家工程研究中心有限公司，
类型：发明
国别省市：
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