基于FBG传感器的冲击损伤定位

针对复合材料冲击损伤,提出了一种基于光纤布拉格光栅(fiber bragg grating,简称FBG)网络的定位方法,该方法仅依据冲击期间FBG测得最大应变和FBG的相对位置,即可对被测结构进行损伤定位,并在某飞机使用的复合材料层板上进行了试验验证.试验结果表明,FBG监测的位置和实际冲击位置的最大定位绝对误差约为3.34cm,5个冲击点的平均定位误差仅为1.26 cm.该损伤定位方法所需参数少、快速且简便易行,其识别精度满足工程实际要求.     

光纤光栅传感网络的冲击定位方法

针对航空航天层合板结构冲击与振动监测的需求,提出一种基于小波包分解方法和分布式光纤光栅传感网络的板状结构低速冲击辨识方法。根据四边固支板结构的承载形式与光纤光栅传感器的感知特性,设计合理的传感器网络布局,再利用快速傅里叶变换(fast Fourier transformation,简称FFT)与小波包分解对光纤光栅传感网络监测到的冲击响应信号进行时频域分析,获取能表征冲击特性的时域特征分解信号。在此基础上,分别计算出每一个特征分解信号与其对应的时域原始信号之间的互相关系数,并将其做为相似度分配权值,分解出所有样本冲击点对应冲击响应信号的特征分解信号,构建样本信息库。利用Haudorff距离计算测试信号与样本信息库各个信号之间的相似度,并根据相似度来确定冲击点的位置坐标。研究表明,该方法能够实现对航空航天层合板结构低速冲击位置的辨识。     

空间伸展结构变形与振动分布式光纤监测研究

空间伸展结构是一种最基本的可展开折叠单元,广泛应用于大型展开天线、太阳帆板以及空间机械臂等航天领域,针对此类结构服役状态的智能辨识对于目前开展高轨深空探测研究具有重要意义。为此,提出一种基于准分布式光纤传感器的空间伸展结构变形与振动实时监测技术。借助MSC.Patran/Nastran有限元分析方法,数值模拟得到碳纤维复合材料柔性空间伸展结构在不同载荷作用下的应变、位移响应规律以及振动模态特征。分别研究了基于曲率和弧长信息曲线重构的结构变形反演算法,光纤光栅中心波长偏移量与振动特征关系解析模型,计算得到空间伸展结构沿展开方向不同位置的坐标信息。在此基础上,通过在柔性复合材料伸展结构展向布设离散光纤光栅传感器,实时采集应变分布与变化信息,进而推导相应位置曲率特征,实现不同加载模式下的伸展结构形态重构,变形反演相对误差约为2.5%。此外,借助准分布式光纤传感器不仅可以得到伸展结构对应的变形实时响应曲线,同时还能够获取其前三阶固有模态和振型特征,所测频率与仿真结果吻合度较好,平均误差约为0.67%。研究结果表明,所提方法具有非视觉测量、实时性好以及多种功能复用等优点,能够为未来及时准确获取空间伸展结构姿态,实现空间形态自适应调节与在轨振动主动控制提供有力保障。     

基于FBC传感器的冲击损伤定位

针对复合材料冲击损伤,提出了一种基于光纤布拉格光栅(fiber bragg grating, 简 称FBG)网络的定位方法,该方法仅依据冲击期间FBG测得最大应变和FBG的相对位置,即可对 被测结构进行损伤定位,并在某飞机使用的复合材料层板上进行了试验验证。试验结果表明, FBG监 测的位置和实际冲击位置的最大定位绝对误差约为３．３４ cm,5个冲击点的平均定位误差 仅为126　cm。该损伤定位方法所需参数少、快速且简便易行,其识别精度满足工程实际 要求。     

基于布拉格光纤光栅的碳纤维壁板损伤监测研究

针对大型的碳纤维复合材料机翼盒段壁板结构,提出使用光纤布拉格光栅测量结构应变场分布,通过神经网络判别结构损伤的方法,对典型的飞机碳纤维复合材料盒段壁板结构进行健康监测研究。研究了损伤对机翼盒段壁板结构应变场的影响,研究结果表明,光纤布拉格光栅作为传感器可以较好地应用于航空材料的结构健康监测中,采用神经网络的判别方法可以较准确地判别出结构损伤的位置和程度。     

复合材料涡轮轴低循环疲劳寿命预估方法研究

计算连续纤维增强金属基复合材料轴结构应力/应变响应,将仿真计算结果与国外试验数据对比分析,验证金属基复合材料轴结构响应计算方法的准确性。在此基础上,根据发动机涡轮轴真实工况载荷条件下,计算发动机在动载荷下的响应情况及危险位置,将动载荷与静载荷进行等效转换,并验证金属基复合材料轴结构在动载荷及静载荷作用下响应状态的一致性,从而基于静载荷条件工况下,进行疲劳寿命预测,并与国外试验数据对比分析,验证模型有效性。最终,以连续纤维增强金属基复合材料航空发动机涡轮轴为例,计算其在扭矩载荷及轴向力载荷作用下,铺层角度对轴结构响应及寿命的影响规律。     

基于小波包特征提取及支持向量回归机的光纤布拉格光栅冲击定位系统

以光纤布拉格光栅(FBG)为传感网络,构建了复合材料冲击载荷实时在线监测系统,研究了基于小波包特征提取及支持向量回归机的光纤-碳纤维复合材料结构冲击定位方法.针对同一冲击点,分析不同传感信号,获得了冲击响应信号小波包能量谱,分析结果表明小波包能量谱中特定阶数对冲击敏感.改变冲击点位置研究小波包能量谱与冲击位置之间的关系,提出将第6阶小波包能量值作为冲击定位的特征向量.采用支持向量回归机建立样本数据的回归模型,预测冲击载荷位置,并对支持向量机的相关调整参数进行了优化.实验表明,支持向量机的网络测试误差为4.81％.研究结果可为碳纤维复合材料(CFRP)层状结构的冲击性能评估提供可行的实验方法.     

用接触－冲击方法研究复合材料层板线载荷冲击问题

用接触－冲击分析研究了复合材料层板线载荷冲击响应及损伤机理。分析中，考虑层板的材料性质、铺展顺序和长、宽、厚度等参数的影响。数值计算结果与实验结果完全符合。     

用接触－冲击方法研究复合材料层板线载荷冲击问题

用接触－冲击分析研究了复合材料层板线载荷冲击响应及损伤机理。分析中，考虑层板的材料性质、铺展顺序和长、宽、厚度等参数的影响。数值计算结果与实验结果完全符合。     

基于深度学习的分布式光纤损伤识别方法

航空航天复合材料结构服役环境恶劣,为保证结构安全运行需要发展结构健康监测技术,基于背向瑞利散射的分布式光纤传感器因其便于埋入、抗干扰能力强等优点被广泛应用于结构健康监测领域。如何从复杂的光纤数据中识别结构损伤是健康监测的研究难点之一,基于此问题提出一种用于损伤识别的深度学习方法,采用一维卷积神经网络对复合材料层合板中的脱粘和裂纹损伤进行识别。为了验证方法的可靠性,设置预制损伤的酚醛树脂层合板的悬臂加载试验,其埋入的分布式光纤传感器很好地监测到了损伤区域的应变变化特征,采用试验数据对网络结构进行参数调整,最终确定卷积核大小和卷积层数目。试验结果表明,训练后的一维卷积神经网络能够从复杂的应变曲线中识别出损伤特征,并对损伤特征进行准确定位。在目前的研究中,该方法能够准确识别3 cm2的脱粘损伤和20 mm长的裂纹损伤,同时定位精度小于4 mm。     

卫星典型复合材料蜂窝结构板的冲击定位方法

针对一种典型复合材料蜂窝夹芯结构,构建了光纤Bragg光栅传感系统,实时监测材料冲击响应信号,对信号进行了小波包分解获得其能量谱。结果表明,第16阶小波包能量对冲击敏感。利用能量幅值比进行冲击定位,平均误差为1.87cm。该方法能够有效判定冲击位置,为卫星结构健康监测提供了一定的依据。     

光纤复合材料结构低速冲击判位研究

复合材料智能结构容易产生从表面无法探测到的低速冲击损伤。试验利用光纤复合材料结构中布拉格光纤光栅传感器受到低速冲击后中心波长随应力变化这一特性,在恒温下用布拉格光栅对复合材料智能结构受到的低速冲击位置给出判别。通过计算冲击待测数字采样信号与所有冲击模板数字采样信号的Hausdorff距离,给出两者的相似度,利用相似度判别复合材料结构低速冲击位置。试验表明布拉格光纤光栅传感器可以监测复合材料冲击信号,能够对复合材料结构低速冲击进行判位研究。     

光纤复合材料结构低速冲击判位研究

复合材料智能结构容易产生从表面无法探测到的低速冲击损伤。试验利用光纤复合材料结构中布拉格光纤光栅传感器受到低速冲击后中心波长随应力变化这一特性,在恒温下用布拉格光栅对复合材料智能结构受到的低速冲击位置给出判别。通过计算冲击待测数字采样信号与所有冲击模板数字采样信号的Hausdorff距离,给出两者的相似度,利用相似度判别复合材料结构低速冲击位置。试验表明布拉格光纤光栅传感器可以监测复合材料冲击信号,能够对复合材料结构低速冲击进行判位研究。     

运用矩形压电片的冲击载荷定位新方法

为了更加方便、精确地进行结构冲击载荷定位,利用应变花的原理,通过矩形压电片传感的方向性试验,提出了一种基于矩形压电片花形结构的冲击载荷定位新方法——相对幅值法。该法只需知道压电片的响应幅值,1个压电片花形结构确定1个冲击载荷的方向,因此通过2个花形结构就可以确定冲击载荷的位置。在铝板中进行了验证试验,理论计算和实际冲击点的平均误差为3.6 cm,识别精度能满足工程实际要求。     

用于复合材料蒙皮的FBG正交传感网络研究

为了实现对复合材料蒙皮的结构健康监测与损伤识别,本文在对光纤布拉格光栅(FBG)应变传感器理论分析的基础上,结合CFRP材料特性和波分复用技术设计了一种由16个FBG传感器构成的光纤光栅正交传感网络布局,对碳纤维复合材料(CFRP)蒙皮进行相关准分布式传感网络研究。通过对复合材料中心位置进行逐级加载实验,并提取中心波长漂移量做相关性分析,证明了正交对称FBG传感网络对CFRP蒙皮进行结构健康监测的可行性,同时对称布局位置处的FBG传感器信号具有高度相关性质,相关系数可高达0.9996。实验结果为进一步研究准分布式FBG网络的位置布局优化以及传感网络的可靠性冗余设计提供了依据。     

基于模态应变能比与神经网络的复合材料结构损伤辩识

从结构动力学特性入手,以模态应变能比作为表征结构损伤的标识量,对含损伤的复合材料机翼结构进行损伤辨识仿真,通过神经网络建立起损伤标识量和损伤状态之间的映射模型.仿真结果表明,模态应变能比对结构损伤位置和损伤程度都比较敏感,是一种有效的损伤标识量.神经网络可准确地识别出结构的损伤位置和损伤程度,应用于损伤识别是有效的.     

基于神经网络和子空间的非线性系统载荷识别

由于非线性描述函数选定困难,在不同激励水平下会导致时域非线性子空间辨识过程重复繁琐。针对此问题,基于不同激励水平下时域非线性子空间方法重构的非线性恢复力数据和测量的非线性位置响应数据训练神经网络模型,等效代替响应?非线性恢复力映射关系,使得辨识过程不再依赖系统模型,只需已知非线性位置的响应即可获取非线性恢复力,计算效率得以提高。针对非线性系统外载荷难以测量的问题,利用响应?非线性恢复力映射关系的神经网络模型预测非线性恢复力,进一步提出基于神经网络和子空间法的载荷识别方法,并通过间隙非线性结构的数值与实验研究验证了所提载荷识别方法的有效性和可行性。     

复合材料层状结构低速冲击的接触－冲击分析

对复合材料展状结构的低速冲击问题进行了分析。分析中采用作者提出的接触－冲击数值算法。这个算法可用于分析任意构形的冲击物对任意构形的复合材料层状结构低速冲击的响应．用该算法分析了层板的冲击响应，并预报分层损伤．预报的损伤与实验结果基本符合。     

复合材料层状结构低速冲击的接触－冲击分析

对复合材料展状结构的低速冲击问题进行了分析。分析中采用作者提出的接触－冲击数值算法。这个算法可用于分析任意构形的冲击物对任意构形的复合材料层状结构低速冲击的响应．用该算法分析了层板的冲击响应，并预报分层损伤．预报的损伤与实验结果基本符合。     

基于模态应变能比与神经网络的复合材料结构损伤辨识

从结构动力学特性入手，以模态应变能比作为表征结构损伤的标识量，对含损伤的复合材料机翼结构进行损伤辨识仿真，通过神经网络建立起损伤标识量和损伤状态之间的映射模型。仿真结果表明，模态应变能比对结构损伤位置和损伤程度都比较敏感，是一种有效的损伤标识量。神经网络可准确地识别出结构的损伤位置和损伤程度，应用于损伤识别是有效的。