半监督VAE-BNN损伤预测模型

95%置信区间覆盖全部测量

将变分自编码器与贝叶斯神经网络相结合，利用兰姆波信号特征高维融合与降维，实现对复合材料板损伤状态的准确预测并量化不确定性。

Chunbing, Zhang · 刘小峰 · Wei, Daiping · 柏林

Measurement: Journal of the International Measurement Confederation 2024

参数信息

置信区间覆盖率

100 %

技术优势

预测带置信区间

输出损伤状态的同时给出95%置信区间，让使用者了解预测的可靠性。

所有测量值覆盖

实验验证中，所有测量值均落在预测的95%置信区间内，证明模型预测准确。

抗过拟合

在VAE隐层加入噪声信号生成多样性样本，避免模型过拟合，提高泛化能力。

应用场景

• 复合材料结构健康监测：用模型实时预测损伤状态，替代传统人工检测。
• 兰姆波损伤诊断：输入兰姆波信号特征即可获得损伤预测，无需复杂特征工程。
• 不确定性量化：提供95%置信区间，量化预测不确定性，辅助决策。