基于物理神经网络的纤维复合材料损伤诊断方法

基于物理神经网络的纤维复合材料损伤诊断方法，首先通过构建多维物理参数融合的物理神经网络模型，综合考虑材料、力学、热学和电学参数，并融入物理机理搭建网络结构。通过确定输入特征并进行预处理，采集声发射、应变、温度等信号，经滤波、标准化处理后构造输入层特征。在模型架构设计方面，构建包含输入层、隐含层和输出层的神经网络，将物理机理融入其中。通过构建物理约束下的损失函数确保模型符合物理规律，经模型初始化和训练优化得到最终模型，最后实现损伤实时动态监测并输出诊断结果，提高了材料使用的可靠性。