1. 毕业设计（论文）主要内容：
光纤F-P腔应变传感器可用于测量机械结构表面的应变，但由于光纤F-P腔的结构特性，其对测量环境的温度灵敏度高，导致测量精度会受温度变化影响产生误差。本设计通过研究人工神经网络，构建基于测量数据的应变测量误差修正模型，对实际测量值进行温度补偿。通过在温控箱中搭建悬臂梁应变标定实验平台，获取在不同温度条件下的光纤F-P腔应变传感器测量数据。针对不同温度条件下的光纤F-P腔应变测量实验数据和标定梁理论计算应变值，采用粒子群或遗传算法对基于人工神经网络的误差修正模型进行优化，从而得出温度误差补偿后的应变数据。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
（1）查阅参考文献15篇以上（其中近5年外文文献不少于3篇）；
（2）完成开题报告；
（3）完成应变传感器标定实验并获取不同温度条件下应变数据，分析温度误差影响并使用Python语言进行模型搭建与训练，并进行验证；
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
（1）第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定实验和测量方案，完成开题报告。
（2）第4－5周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译。
（3）第6－9周：完成实验、搭建模型并训练。
4. 主要参考文献
[1] 熊丽. 高温大应变同时测量的EFPI-FBG复合传感技术研究[D].武汉理工大学,2015.
[2] 何怡刚, 陈张辉, 李兵,et al. 改进AFSA-BP神经网络的湿度传感器温度补偿研究[J]. 电子测量与仪器学报,2018(7).
[3] Siqi Liu, Yueli Hu, Jieming Chen, etal. Optimization of temperature compensationmodel on angle sensor based on nonlinear fitting [J]. Journal of Physics: Conference Series,2018, v 1074(1): 497- 504.
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