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基于ToF损伤因子的碳纤维复合材料疲劳损伤概率成像方法

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激光与光电子学进展 2021年第16期58卷 163-171页

作者：孔琼英叶波邓为权陈宸王丹宏昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 云南省人工智能重点实验室云南昆明650500 昆明理工大学机电工程学院云南昆明650500

碳纤维复合材料(CFRP)疲劳损伤的形成是一个复杂的过程,且疲劳损伤会随载荷和时间的增加不断扩展。针对现有损伤概率成像方法对损伤位置误判率高、损伤成像清晰度低、可视化效果差的问题,提出了一种基于飞行时间(ToF)损伤因子的CFRP疲... 详细信息

碳纤维复合材料(CFRP)疲劳损伤的形成是一个复杂的过程,且疲劳损伤会随载荷和时间的增加不断扩展。针对现有损伤概率成像方法对损伤位置误判率高、损伤成像清晰度低、可视化效果差的问题,提出了一种基于飞行时间(ToF)损伤因子的CFRP疲劳损伤概率成像方法。该方法用一种新的损伤因子改进现有的损伤概率成像方法,并研究了不同疲劳载荷循环次数下的CFRP板疲劳损伤。实验结果表明,相比现有方法,本方法的损伤定位误差至少降低了49.85%,为CFRP疲劳损伤的准确量化分析提供了新方法。

关键词：图像处理损伤因子损伤概率成像碳纤维复合材料结构健康监测

基于导波监测的复合材料加筋结构冲击后剩余强度预测

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南京航空航天大学学报 2024年第1期56卷 124-133页

作者：曾钰峻严刚芮鹏辉南京航空航天大学航空航天结构力学及控制全国重点实验室南京210016

对应用超声导波在线监测信息评估复合材料加筋结构冲击后剩余强度进行了研究。首先针对所监测的对象设计布置了压电传感网络并构建结构健康监测系统,通过局部信号差分系数计算出不同传感路径上的损伤指标,融合损伤概率成像方法识别损伤... 详细信息

对应用超声导波在线监测信息评估复合材料加筋结构冲击后剩余强度进行了研究。首先针对所监测的对象设计布置了压电传感网络并构建结构健康监测系统,通过局部信号差分系数计算出不同传感路径上的损伤指标,融合损伤概率成像方法识别损伤位置,测算形状因子以近似表征损伤尺寸。然后构建加筋结构有限元模型,由在线监测结果反馈损伤信息,采用软化夹杂法等效冲击损伤,依据复合材料损伤渐进失效分析理论,预测冲击后加筋结构的剩余极限强度。通过低速冲击、超声导波监测和压缩强度等一系列实验验证了所提出方法的有效性,为结构健康监测最高层次的应用提供基础。

关键词：复合材料加筋结构冲击损伤超声导波监测损伤概率成像剩余强度预测

基于概率成像的复合材料加筋壁板冲击损伤监测

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测试技术学报 2020年第1期34卷 77-82页

作者：张倩昀张华赵银燕西安航空学院电子工程学院陕西西安710077 中国飞机强度研究所陕西西安710065 西安航空学院科技处陕西西安710077

基于压电传感器的Lamb波损伤成像方法已广泛用于复合材料结构的损伤识别与定位中,但由传感器网络布置所带来的成像背景会影响损伤成像效果,降低损伤定位精度.针对这一问题研究了损伤概率成像优化方法,假设各激励-传感通道损伤因子一致... 详细信息

基于压电传感器的Lamb波损伤成像方法已广泛用于复合材料结构的损伤识别与定位中,但由传感器网络布置所带来的成像背景会影响损伤成像效果,降低损伤定位精度.针对这一问题研究了损伤概率成像优化方法,假设各激励-传感通道损伤因子一致得到成像背景,通过抑制成像背景来对复合材料加筋壁板结构进行冲击损伤监测.成像结果表明,该优化方法相比于未抑制成像背景的概率成像算法,其成像最大概率点像素值与损伤中心点对应的像素值相对差值降低了约10%,同时冲击损伤的定位精度相比优化前提高了约2mm.

关键词：压电传感器复合材料加筋壁板 Lamb波损伤概率成像

基于代理模型的复合材料加筋壁板分层损伤定量监测方法

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复合材料学报 2020年第2期37卷 302-308页

作者：王莉刘国强肖迎春中国飞机强度研究所结构损伤监测技术研究室

通过建立损伤指数与分层损伤参数间的定量关系,对复合材料加筋壁板分层损伤进行准确定量监测,提出了一种基于代理模型的分层损伤定量监测方法。该方法包括代理模型的建立和逆求解两个过程,通过插值拟合方法建立表征分层损伤参数与损伤... 详细信息

通过建立损伤指数与分层损伤参数间的定量关系,对复合材料加筋壁板分层损伤进行准确定量监测,提出了一种基于代理模型的分层损伤定量监测方法。该方法包括代理模型的建立和逆求解两个过程,通过插值拟合方法建立表征分层损伤参数与损伤指数间定量关系的多项式代理模型;采用损伤概率成像算法获得相对距离和损伤指数,将其代入代理模型中,得到所对应的分层损伤面积;实现对分层损伤进行定量评估的目的。通过一个复合材料加筋壁板分层损伤的定量监测实验,对所提方法的有效性进行了验证。结果表明:基于代理模型的复合材料分层损伤定量监测方法可以实现对分层损伤位置的准确定位,定位误差低于6%;且可实现对分层面积的准确定量评估,定量误差不超过5%。

关键词：复合材料加筋壁板定量监测损伤指数分层损伤参数代理模型损伤概率成像

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基于超声波原理的防渗层渗漏定位模型研究

声学技术 2023年第2期42卷 213-218页

作者：陈亚宇马天行陈月毕士君李文举陈鑫宇孟彩茹河北工程大学机械与装备工程学院河北邯郸056038 河北建设集团安装工程有限公司河北保定071000 河北维立方科技有限公司河北唐山063000

为解决运营前垃圾填埋场防渗层渗漏定位问题,提出了基于超声波散射特性的高密度聚乙烯(High Density Polyethylene,HDPE)膜渗漏检测方法。根据超声波通过渗漏位置发生散射导致能量衰减的特性,利用小波分析提取有无渗漏时超声波能量密度... 详细信息

为解决运营前垃圾填埋场防渗层渗漏定位问题,提出了基于超声波散射特性的高密度聚乙烯(High Density Polyethylene,HDPE)膜渗漏检测方法。根据超声波通过渗漏位置发生散射导致能量衰减的特性,利用小波分析提取有无渗漏时超声波能量密度参数,依据两种状态下参数定义损伤指数,结合损伤成像实现对HDPE膜渗漏位置定位。实验通过压电片铺设在HDPE膜表面形成检测网络,任意波形发生器控制压电片产生特定超声波信号,采用一发多收方式对检测区域进行扫描。实验结果表明:HDPE膜有、无渗漏的损伤指数至少相差100倍,差异明显。实验实现了模拟渗漏的定位,单渗漏点的最大定位误差为8.4 mm,双渗漏点最大定位误差为13.7 mm,定位误差在可接受范围内。

关键词：垃圾填埋场渗漏检测超声波定位小波分析损伤概率成像

复合材料板的非接触超声导波扫描成像检测技术研究

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复合材料板的非接触超声导波扫描成像检测技术研究

作者：于洪涛北京工业大学

学位级别：硕士

复合材料具有强度大、刚度大、质量轻等特点，已成为风力机叶片、航空航天、船舶等行业的关键制造材料。复合材料在制造和使用过程中，可能会发生各种损伤和缺陷，对使用安全构成极大威胁。为了保证复合材料制件的安全使用，必须通过必... 详细信息

复合材料具有强度大、刚度大、质量轻等特点，已成为风力机叶片、航空航天、船舶等行业的关键制造材料。复合材料在制造和使用过程中，可能会发生各种损伤和缺陷，对使用安全构成极大威胁。为了保证复合材料制件的安全使用，必须通过必要的无损检测手段对复合材料制件进行制造后质量检测。通过对复合材料常规无损检测技术、复合材料超声检测技术和空气耦合超声导波技术的文献调研，确定采用空气耦合非接触超声导波技术对复合材料板进行检测。选用时间反转方法用于消除导波频散和实现信号聚焦与增强，采用基于损伤概率的缺陷重构算法用于检测结果的图形化显示，并从理论上分析论证了方法的可行性。根据Lamb波波结构特性，检测选取Lamb波A0模态。建立三维有限元模型对复合材料板中Lamb波A0模态的传播特性以及Lamb波A0模态与缺陷作用规律进行了详细的研究，研究结果显示：Lamb波A0模态从分层缺陷区域传播至无缺陷区域时反射现象剧烈，从无缺陷区域传播至分层缺陷区域时反射微弱;Lamb波A0模态反射时产生与反射回波同向传播的S0模态，反射现象越剧烈，模态转换信号幅值越大;Lamb波A0模态遇到位于对称界面的分层缺陷时，无S0模态转换波形出现。采用空气耦合传感器的实验研究结果与有限元结果吻合。对空气耦合传感器激励接收特性进行理论分析和实验研究，研究结果显示传感器入射角度与声波在两种介质中的传播速度之间的关系符合Snell定律。空气耦合接收传感器对于传播方向和它倾斜方向相同的波不敏感，对于传播方向和它倾斜方向相反的波更敏感。从信号与系统分析角度对时间反转方法进行理论分析，提出一种通过数学运算虚拟实现时间反转的方法。搭建了空气耦合超声导波扫描检测系统，根据空气耦合传感器的角度和方向选择性，对损伤概率成像算法进行改进，发展了一种空气耦合导波扫描检测的成像算法。利用搭建的系统对含有不同尺寸的圆形、矩形和梯形分层缺陷的复合材料板进行扫描检测，检测结果与商业水浸C扫描系统检测结果十分吻合。

关键词：复合材料空气耦合超声导波虚拟时间反转损伤概率成像

基于主动Lamb波的碳纤维复合材料疲劳损伤结构健康监测方法研究

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基于主动Lamb波的碳纤维复合材料疲劳损伤结构健康监测方法研究

作者：孔琼英昆明理工大学

学位级别：硕士

由于碳纤维复合材料(Carbon Fiber Reinforced Polymer,CFRP)的高强度重量比,高刚度重量比、耐腐蚀性好、可设计性强、抗疲劳性好等优良性能,被广泛应用于航空航天、能源建筑、国防军工等领域。但是CFRP在材料加工、部件制造以及服役过... 详细信息

由于碳纤维复合材料(Carbon Fiber Reinforced Polymer,CFRP)的高强度重量比,高刚度重量比、耐腐蚀性好、可设计性强、抗疲劳性好等优良性能,被广泛应用于航空航天、能源建筑、国防军工等领域。但是CFRP在材料加工、部件制造以及服役过程中会不断的产生各类缺陷和损伤,其中疲劳损伤是各类损伤中最危险且最主要的一种结构破坏形式,占失效总数的50%-90%。因此,及时发现结构中疲劳损伤是否存在、损伤的位置、发展情况等显得尤为重要。本文基于主动Lamb波在线监测技术对CFRP疲劳损伤开展研究,本文的主要研究工作如下:(1)提出一种新的损伤因子对传统损伤概率成像方法进行改进。针对传统损伤概率成像方法的损伤定位误判率高,损伤成像清晰度较低,可视化效果较差的问题,提出了一种基于飞行时间(Time of Flight,To F)损伤因子的碳纤维复合材料疲劳损伤概率成像方法。首先,利用希尔伯特变换方法提取每条激励-传感通道的健康基准信号飞行时间特征和损伤散射信号飞行时间特征;其次,根据所提取的特征构建出一种新的损伤因子,即To F损伤因子;最后,利用所提损伤因子对传统损伤概率成像方法进行改进,并对不同疲劳载荷循环次数下的CFRP进行疲劳损伤成像实验研究。实验结果表明,该方法的损伤定位误差比传统损伤概率成像方法的定位误差降低了49.85%及以上。(2)针对基于主动Lamb波的结构健康监测方法在实际应用中易受结构振动、服役环境等强噪声的干扰,导致有效信号特征提取不准确,进而影响损伤定位准确性的问题,提出了一种在强噪声背景下基于改进损伤因子的CFRP疲劳损伤概率成像方法。本文利用五种不同的平滑算法对信号进行平滑处理,并对比这五种不同方法的平滑效果,选取效果最好的一种进行研究,以获取强噪声下更准确的飞行时间特征,进而对To F损伤因子进行改进,再结合损伤概率成像方法对强噪声环境下的损伤进行研究。实验结果表明,在不同等级的强噪声环境下本文方法能有效的定位结构内部疲劳损伤,避免了强噪声环境下特征提取和损伤定位不准确的问题,且损伤定位误差较传统损伤概率成像方法误差降低了63.7%及以上。(3)针对广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)模型对CFRP疲劳损伤发展预测误差大,稳定性较差等问题,利用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化GRNN模型,并结合互相关损伤因子信号特征构建基于PSO-GRNN的CFRP疲劳损伤预测模型。分别选用均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)、自相关系数(R2)、均方相对误差(Mean Square Relative Error,MSRE)和平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)四个指标来评价模型性能。实验结果表明,基于PSO-GRNN的疲劳损伤预测模型各项误差值较小,预测准确性较高,自相关系数高达95.5%,且稳定性好,预测结果不随模型参数变化而产生大的改变。而GRNN模型的各项误差值较大,易受参数变化影响,自相关系数较低。本文利用主动Lamb波对CFRP内部疲劳损伤进行结构健康监测方法研究。实验结果表明,本文的研究为实现CFRP内部疲劳损伤定位分析、量化分析、强噪声环境下的损伤定位分析以及疲劳损伤发展预测分析提供了新的研究思路。

关键词：碳纤维复合材料疲劳损伤损伤概率成像强噪声结构健康监测

基于主动Lamb波的板结构损伤识别方法研究

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基于主动Lamb波的板结构损伤识别方法研究

作者：杨剑南京信息工程大学

学位级别：硕士

铝板作为一种现代工业生产常用的金属板材,在飞行器关键部位的生产制造中有着广泛的应用。然而,受限于生产条件和服役过程中的环境影响、材料老化等因素,板材不可避免的会出现损伤和缺陷,进而极大的缩短了产品的生命周期,造成一系列安... 详细信息

铝板作为一种现代工业生产常用的金属板材,在飞行器关键部位的生产制造中有着广泛的应用。然而,受限于生产条件和服役过程中的环境影响、材料老化等因素,板材不可避免的会出现损伤和缺陷,进而极大的缩短了产品的生命周期,造成一系列安全隐患。因此,对于板材的结构健康监测应运而生,通过在结构出现损伤的早期阶段检测结构的损伤位置及损伤程度,从而评估其剩余寿命,这对于执行及时的维护操作和防止结构故障具有重要意义。传统的损伤识别方法依赖于人工选取损伤特征,存在忽略了其他特征对于损伤识别效果影响的可能性。因此,本文使用卷积神经网络用于板材的损伤识别,依靠卷积神经网络优异的特征提取能力对板材损伤位置做回归预测;此外,设计了一种孪生网络用于改进传统损伤概率成像方法精度较低的问题。本文基于主动Lamb波对铝板损伤识别进行方法研究和实验论证,主要研究内容如下:(1)针对当前损伤定位方法多涉及复杂的信号处理过程,泛化程度有待提高的问题,设计了两个相同结构的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型用于板结构的损伤定位。通过线性灰度转换将损伤散射信号各采样点的幅值映射为相应的灰度值,从而获得包含损伤点的灰度图像。分别对损伤灰度图像进行损伤点的横、纵坐标标记,将标记后的灰度图像分别作为两个CNN模型的输入,设计的两个CNN模型分别用于输出损伤位置的横、纵坐标。通过实验验证了训练出的模型能够有效实现板结构的损伤定位。(2)针对当前损伤成像方法多从损伤散射信号中选取特征,这种方式依赖于专家经验和选择标准,且对于结构某一点处是否损伤误判率较高。提出一种基于孪生网络改进的损伤概率成像方法。将孪生网络提取的结构损伤前后的信号差异作为损伤因子,用于改进传统损伤概率成像方法。实验结果表明提取的损伤因子能够较好的区分铝板结构的损伤区域和健康区域,损伤成像的精度高于传统损伤因子。此外,研究了传感器的排列方式和数量对于损伤成像精度的影响。

关键词：结构健康监测卷积神经网络孪生网络损伤概率成像

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基于Lamb波的耐压结构损伤识别研究

基于Lamb波的耐压结构损伤识别研究

作者：杨振鑫哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着对海洋的探索不断深入,水下机器人的技术发展逐渐成熟,其应用范围不断增加,受到越来越多人的关注。由于水下作业所处环境的特殊性,传统的监测方法很难对其进行有效的实时监测,而耐压结构作为水下机器人的主要支撑部分,其重要性不言... 详细信息

随着对海洋的探索不断深入,水下机器人的技术发展逐渐成熟,其应用范围不断增加,受到越来越多人的关注。由于水下作业所处环境的特殊性,传统的监测方法很难对其进行有效的实时监测,而耐压结构作为水下机器人的主要支撑部分,其重要性不言而喻。本文对比分析了常见的监测方法后,展开了基于Lamb波的耐压结构损伤识别研究,针对耐压结构中常见的平板类和球壳类结构,通过在合适的位置布置传感器网络来进行整体结构的监测,并搭建了基于Lamb波的耐压结构损伤识别系统,来进行损伤的定位和成像。本文的主要研究内容和研究成果如下:（1）基于弹性力学理论,根据Lamb波在平板类及球壳类结构中的运动方程绘制出相应的群速度和相速度频散曲线,分析其在结构中的传播规律。搭建了基于Lamb波的耐压结构损伤识别系统,共分为Lamb波的激励、信号的采集、信号的后处理三部分,根据所需条件采购仪器搭建实验平台,通过编写程序来进行数据的采集,并通过实验验证了该平台的有效性。（2）通过实验确定最佳激发中心频率,对实验数据进行滤波和降噪处理,通过实验对含缺陷铝板进行分析,通过基于椭圆定位的Lamb波损伤识别方法进行研究,获取回波信号并读取因损伤产生回波波峰所到达时间,从而定位出损伤所在位置。通过比较产生损伤前后信号的差异性和相较于激发-接收传感器的距离来实现损伤的成像,对多传感器的数据进行融合并通过概率损伤检测重构算法对损伤进行成像。（3）分析了Lamb波在球壳中的传播规律,通过直角坐标系和球坐标系的转换,提出了球壳结构中损伤的定位方法,并确立了球壳类结构上的压电传感器的布局,分析了损伤参数对Lamb波幅值的影响,并对球壳结构损伤进行成像。

关键词：耐压结构 Lamb波损伤识别损伤概率成像