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1.
由于导波损伤诊断方法在碳纤维增强复合材料(carbon fiber reinforced polymer,简称CFRP)损伤监测领域的结构不确定性和专家经验缺乏,提出了一种基于能量图谱和孪生卷积神经网络(convolutional neural networks,简称CNN)的导波损伤识别和定位方法。以导波监测网络的能量图谱作为模型的学习样本,消除样本标签质量对专家水平的严重依赖,同时为深度学习模型提供丰富的有效信息。设计了权值共享的孪生网络以避免模型参数过多导致的过拟合现象,并利用CNN和长短记忆网络自动挖掘导波信号的高层特征。此外,对深度学习模型提取的特征进行可视化分析并讨论其物理意义,为解释神经网络的工作原理提供基础。实验结果表明,该方法在考虑结构不确定性的情况下,损伤识别和损伤定位的准确率分别达到88%和85%,相较于基于专家经验的传统方法优势明显。 相似文献
2.
针对金属板材的质量控制与服役性能评估问题,在对金属板材微损伤进行超声导波检测的基础上,结合形状上下文(shape context,SC)与动态时间规整方法对其损伤劣化程度进行量化评估.该方法以无损Lamb波信号为基准,采用动态时间规划(dynamic time warping,DWT)算法对损伤信号进行相似匹配分析对比,确定基准信号与损伤信号的最佳匹配路径.引入SC的轮廓识别方法对Lamb波的局部波形信息进行统计分析,以波形形状距离代替传统欧氏距离匹配方法,解决DTW相似匹配中的病态对齐问题.最后,将无损Lamb波与损伤Lamb波信号间SC-DTW匹配距离作为损伤程度的量化指标,采用随机闭合裂纹的有限元仿真模型和铝板弯折实验对所提出方法进行验证,结果表明,基于Lamb波SC-DTW的损伤量化指数对铝板早期裂纹具有较高的敏感性和较好的量化表征能力.该方法无需对波包进行识别,也不必进行复杂的特征提取,具有简单高效和抗噪声能力强等优点,在金属板服役性能评估与质量控制中有较好的实用性和推广价值. 相似文献
3.
设计了一种用于地脚螺栓缺陷检测及腐蚀评估的相控阵超声导波换能器,通过对换能器阵列型式、阵元个数、频率、晶片尺寸的合理设计,可以有效避免螺纹反射回波的干扰,提高信噪比和缺陷检测结果的可靠性,并通过检测案例进行了验证。 相似文献
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9.
盆式绝缘子作为气体绝缘封闭组合开关设备(GIS)的重要部件,其结构健康对电网的建设有着重要影响。为降低GIS故障率,首先分析了盆式绝缘子的损伤原因,对比了针对其缺陷常用的检测方法,提出了利用超声导波技术对盆式绝缘子的内部气泡、外部附着物及裂纹等缺陷进行检测及定位的方法。并进一步分析了兰姆(Lamb)波在盆式绝缘子中的传播特性,绘制出频散曲线,确定了激励信号的频率,同时通过有限元仿真和检测试验对盆式绝缘子缺陷的检测和定位进行了研究。研究结果表明,采用谐振频率为100 k Hz的压电传感器在盆式绝缘子中激发出Lamb波,并通过压电传感器阵列进行接收。通过比较不同传感器接收信号幅值的衰减率,可以对盆式绝缘子的缺陷进行检测和定位。 相似文献