基于DMS和LS-SVM的复合材料结构健康预测方法

复合材料结构损伤机理复杂,其损伤破坏一般呈现缓慢扩展趋势。为了有效地对复合材料结构健康状态进行预测,将距离形态相似度(DMS)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型引入复合材料结构健康状态预测中,提出了基于DMS和LS-SVM的复合材料结构健康状态预测方法。首先,以复合材料层合板(T300/QY8911)为具体研究对象,对其进行损伤试验,采集其振动加速度作为表征其健康状态的原始信息,并进行小波包分解,利用分解得到的各个频带信号的样本熵作为特征向量;然后,采用距离形态相似度(DMS)方法确定结构健康指数;最后,将结构健康指数作为建模数据用以构建LS-SVM预测模型,预测复合材料结构健康指数。结果表明,该方法可以有效实现复合材料结构裂纹损伤的预测,具有很好的应用前景。     

用于薄液膜检测的同轴环盘电导传感器优化设计

液膜厚度是研究环状流液膜演化发展的重要参数,基于环状流薄液膜厚度范围,设计了基于电导法的非侵入式同轴环盘液膜测量传感器。通过有限元分析,对同轴环盘液膜测量传感器电极结构参数进行了优化设计,确定了传感器结构参数最优选择。实验表明：传感器在50μm~200μm的液膜厚度范围内具有很高的灵敏度,液膜厚度的测量误差在±3.7％以内。