Para resolver o problema do monitoramento da deformação de estruturas em placas de veículos espaciais, foi estabelecido um sistema de detecção de deformação estrutural e reconstrução de deformação, e foi proposta uma metodologia de reconstrução da deformação estrutural baseada em uma rede quase-distribuída de sensores de redes de fibras ópticas combinada com uma máquina de aprendizado extremo incremental aprimorada. Utilizando a tecnologia de detecção de tensão baseada em redes de fibras ópticas, foi construído um dispositivo de detecção de deformação e reconstrução para estruturas de placas com suporte fixo em quatro lados, cada canal composto por 12 sensores distribuídos equidistantemente em quatro linhas e três colunas, sendo adotado o método de adesivo completo para melhorar a precisão e estabilidade da medição. Um modelo de previsão de deformação estrutural baseado na máquina de aprendizado extremo incremental foi projetado e, após o treinamento, o modelo pode prever eficazmente a quantidade de deslocamento da deformação estrutural, combinando com o método de interpolação spline cúbica, realizando a reconstrução tridimensional da superfície deformada. O método de reconstrução foi avaliado por dois indicadores de precisão: erro absoluto médio e erro quadrático médio, os resultados experimentais mostram que o dispositivo de detecção e o método de reconstrução apresentam erro absoluto médio inferior a 0,05 mm e erro quadrático médio inferior a 0,005 mm em diferentes estados de deformação, atendendo aos requisitos de monitoramento da deformação estrutural dos veículos espaciais.

sensores de redes de fibra óptica; máquina de aprendizado extremo incremental; reconstrução de superfície 3D; veículo espacial