基于主成分分析的智能复合材料结构损伤类型识别

针对三维编织复合材料制件结构状态监控的关键问题,提出了基于三维六向编织工艺将碳纳米管纱线嵌入到整体复合材料制件中,构建三维空间结构的智能复合材料的方法,利用损伤指数实现了对智能复合材料制件内部损伤类型的识别,并分析了4组三维六向编织智能复合材料制件的损伤指数表现特征。结果表明:综合损伤指数优于其他3种损伤指数,综合损伤指数可精确识别制件内部损伤的类型;对于三维编织复合材料制件内部空隙类微小损伤,综合损伤指数监测值小于100;对于制件内部裂纹的损伤,综合损伤指数监测值位于300~500;当综合损伤指数监测值大于600时,可判断为试件存在大裂口损伤;基于损伤指数可计算制件内部损伤大小,精度可达到0.073 mm。     

基于损伤指数的三维编织复合材料结构损伤评估

以嵌入三维编织复合材料的碳纳米线作为拉伸传感器构建智能复合材料,利用主成分分析（PCA）以及T²和Q统计方法,对三维编织智能复合材料结构损伤进行研究。采用主成分方法对三维编织智能复合材料制件的损伤信息进行处理,以无损伤试件作为基准值建立PCA 模型,提出了智能复合材料损伤估计步骤。结果表明：用损伤指数（T² 和Q）与基准值的偏差可描述试件结构损伤程度,有损试件的损伤指数远远大于无损试件的基准值,T² 损伤指数值可以很好地反映试件较大的损伤,Q 损伤指数值较详细地反映了试件的损伤细节;本文方法的计算结果与实际损伤具有很好的吻合性。     

大尺寸三维编织复合材料结构损伤指数特征

为实现大尺寸三维编织复合材料内部损伤实时监测,针对三维六向编织复合材料的编织特点,将布拉格光栅（ＦＢＧ）传感器嵌入三维编织复合材料预制件中,提出了大尺寸智能复合材料的制作方法。研究了大尺寸复合材料内部ＦＢＧ 传感器的拉伸特性,基于主成分分析方法提出了制件结构损伤检测算法,分析了相同损伤的４ 个制件的损伤指数表现特征。试验结果表明：ＦＢＧ 传感器能准确测量复合材料内部损伤变化;损伤指数可描述试件结构损伤程度。损伤指数Ｔ２ 和综合损伤指数Ｐｈｉ 能迅速诊断制件内部损伤的存在性,对于制件的同一个损伤Ｐｈｉ 指数计算值大于Ｔ２ 指数值,是其２ 倍以上,Ｐｈｉ 指数可用于及时判断制件内部是否产生损伤,Ｑ 指数和Ｉ 指数描述损伤的详细参数更加准确。     

电子政务中基于ECC的数字签名算法的研究

首先就电子政务的安全问题作了需求分析，简要介绍了电子政务的关键部分一数字签名的定义及实现原理，最后具体描述了椭圆曲线应用于密码学的实现机理，将ECC算法与现今较通用的RAS算法的安全性进行了比较，并作出了客观的结论。     

三维编织复合材料健康监测数据异常诊断研究

分析了三维编织复合材料试件结构健康监测技术现状,提出了碳纳米管在三维编织复合材料试件健康监测的应用方法.基于滑动窗口,提出了一种数据流异常检测的算法,对数据进行分析和损伤状态判定.结果说明碳纳米管应用于三维编织复合材料整体结构监控是可行的.该算法计算结果与实际损伤具有很好的吻合性.为内置碳纳米管传感器应用于复合材料制件的实时健康监测提供一种新的综合和分布式技术.     

编织复合材料预制件花节长度的自动化测量系统实现

花节长度是复合材料编织体的一种重要的参数,为了进一步研究三维编织复合材料的性质,提出了一种可行的、能够自动测量三维编织复合材料预制件花节长度的技术,实现了一套自动化的测量系统;系统的实现基于一种小波变换的多分辨率分析,整个过程完全自动化并且与图像象素点的灰度值信息、象素点的小波变换的模极大值密切相关,并通过在碳纤维和玻璃纤维预制件上进行实验,得出了编织花节长度的不均衡能够影响预制件及其复合材料的机械性能的结论.