基于仿生模式识别技术的光学软传感器形状感知，实现智能飞行器"飞行触觉"能力

摘要： 预测由非自然弯曲现象导致的结构失效时，必须掌握大型复杂系统中的形变信息。用于构建全局表面图像的形状预测传感系统需要高精度和低时间延迟。本研究提出了一种独特的仿生训练机制，用于光纤光栅结构的支撑向量回归形状传感。实验验证包括在不同位置加载的简支梁，以及承受不同类型弯曲的飞机机翼模型。通过专门改进的支撑向量回归，根据相应光纤光栅的波长偏移量，解析了梁长度指定位置及机翼双表面的形变量。该方法展现出高精度、低计算需求和更快的预测速度。所提出的仿生训练方法也与两种传统训练方法进行了对比。