基于PVDF的高压电性薄膜制备工艺研究

针对国内的聚偏二氟乙烯(PVDF)压电传感器仅限于实验室阶段,仍需要大量进口的现状,通过对PVDF压电特性分析,结合传感器产品的结构,进行PVDF压电传感器的制备工艺的研究。对工艺过程中的初始薄膜制备、单轴拉伸、高压极化和磁控溅射等主要工艺进行制备工艺参数的探索,获得了PVDF压电敏感薄膜,并采用聚酰亚胺材料进行封装,得到PVDF压电传感器。对该传感器进行关键参数静态压电系数d_(33)的测试,结果为13.1PC/N,获得了满足实际工程使用的PVDF压电传感器产品。     

PVDF的大拉伸变形测试机理研究

基于压电薄膜聚偏二氟乙烯(简称PVDF)在小应变下的测试机理,研究和分析了PVDF压电薄膜在大拉伸下的变形,推导了PVDF的大拉伸测试机理.通过自制的PVDF压电薄膜应变片大拉伸试验验证了该理论方法的可行性,为进一步开展PVDF测试大拉伸变形的应用研究提供了理论依据.     

压电晶体传感器激励模型及其在结构健康监测中的应用

在结构健康监测系统中,基于应力波的结构损伤诊断技术是一种主动的局部损伤检测方法.压电晶体传感器作为激励部件可以在结构中引入高频应力波;其同裂纹等局部损伤发生相互作用将产生波动的能量耗散、波形反射以及波形干涉等现象.通过对附着在无约束金属板上的压电晶体传感器(PZT)激励模型的理论分析及有限元数值计算,说明PZT能有效地产生检测应力波,并可将其应用在结构局部损伤检测中.     

PVDF压电薄膜制作传感器的理论研究

用PVDF压电薄膜设计传感器是近年来在传感器领域研究的一个新热点,通过对PVDF压电薄膜的压电性能的分析,根据弹性力学的薄板理论和压电效应的物态方程,导出PVDF压电薄膜的传感方程,并对偏转角口的情况进行了讨论;为用PVDF压电薄膜制作传感器提供理论基础。     

高压静电纺丝工艺制备PVDF-ZnO/GR共聚物膜的压电性能研究

提出了一种利用高压静电纺丝工艺制备PVDF/ZnO及PVDF/Graphene(以下简称GR)共聚物膜的方法并对其压电性能进行了研究。通过在传统的PVDF溶液中混入氧化锌和石墨烯,制备得到PVDF共聚物膜,对PVDF,PVDF/ZnO,PVDF/GR三种膜进行电镜扫描以表征其表面结构。对三种压电薄膜进行了压电响应对比实验,PVDF,PVDF/ZnO,PVDF/GR三种薄膜的压电响应峰值分别达到16.8 V,29.6 V,21.7 V。PVDF/ZnO压电薄膜对比PVDF压电薄膜的电压峰值提高12.8 V。PVDF/GR压电薄膜对比PVDF压电薄膜的电压峰峰值提高了4.9 V。对三种压电薄膜进行了能量收集实验,PVDF,PVDF/ZnO,PVDF/GR三种薄膜分别令LED灯点亮11.3 s,17 s,14.6 s,输出功率密度为6.79μW/cm^2,19.28μW/cm^2,15.11μW/cm^2。PVDF共聚物膜对比PVDF膜在压电性上有显著提高,可应用于压电能量收集或可穿戴传感器等应用领域。     

PVDF传感器在水中爆炸弱压力信号测量中的应用

为了研究水中爆炸微弱压力信号的测试方法,采用聚偏氟乙烯（ PVDF）压电薄膜作为敏感元件制成带内装放大电路的传感器,在试验水池中进行小药量的爆炸试验,验证利用PVDF传感器进行水中爆炸微弱压力信号测量的可行性。试验结果表明：PVDF压电薄膜传感器在5g TNT炸药水池爆炸压力测量中,得到了冲击波和气泡脉动压力曲线,波形一致性较好。PVDF传感器具有频响高、灵敏度高、制作简单、成本低的优点,可以用于水中爆炸微弱压力信号的测量。     

阵列式压电模态传感器的实验研究

通过一组阵列式压电薄膜,设计未知边界条件下振动梁的模态传感器。在梁表面均匀布置一组具有相同形状的矩形聚偏氟乙烯(PVDF)薄膜,通过测量PVDF输出与激励力之间的频率响应函数,利用伪逆方法设计这组PVDF的加权系数,从而实现对结构模态坐标的测量。实验研究表明:该方法设计的模态传感器具有良好的滤波效果,非目标阶模态坐标峰值与目标阶相比,下降了12 dB以上,并且不需要预先知道结构的边界条件或者模态信息。进一步讨论了当振动梁的边界条件发生微小扰动时所设计模态传感器的鲁棒性。     

基于压电阻抗技术的结构初始裂纹监测研究

针对工程结构早期裂纹损伤,提出了利用压电阻抗法检测损伤区域高频局部动力学特性,通过监测局部动力学特性变化实现对早期损伤监测的方法。建立了压电阻抗有限元仿真模型并进行数值分析,结果显示压电导纳信号峰值频率即为结构某阶谐振频率,压电阻抗法能有效检测结构的动力学特性。针对不同大小裂纹的铝梁结构进行压电导纳仿真和试验研究,仿真和试验结果表明:压电材料的导纳峰值频率随着裂纹损伤增大而减小;同样的损伤程度下,高频谐振频率对损伤更为敏感。利用高频谐振频率变化来监测早期裂纹损伤的产生及发展,具有较好的重复性和信噪比,具有重要的应用前景。     

PVDF压电加速度传感器电荷灵敏度影响因素分析

建立PVDF压电模型,依据压电方程和加速度计基本原理,推导和分析了PVDF压电薄膜加速度传感器电荷灵敏度的影响因素,并设计实验进行了验证.公式推导和实验证明,PVDF压电加速度传感器电荷灵敏度随压电薄膜的面积增大而增大,随厚度增大而减小.,随预紧弹簧的刚度增大而减小.     

利用PVDF压电膜设计声辐射模态传感器

提出了一种新的聚偏氟乙烯(PVDF)压电传感器的设计方法测量板的前2阶声辐射模态伴随系数。结果表明:在中低频率,测量第一阶声辐射模态伴随系数,只需要在板布置两条PVDF传感器即可;测量第二阶声辐射模态伴随系数,可在板上布置多条传感器能得到比较精确的结果。同时,传感器测量的结果与理论相符,说明这种新型PVDF传感器的设计是可行的。     

通过PVDF阵列测量体积位移的实验研究

针对目前PVDF体积位移传感器的研究主要集中在经典边界条件(如简支、固定、自由等)、需要预知精确的边界条件等不足,提出通过伪逆方法结合Tikhonov正则化方法设计振动梁在任意未知边界条件下的压电式体积位移传感器的通用设计模型。以一未知边界条件的振动梁为例,用一组PVDF阵列测量其体积位移。在该梁表面均匀粘贴一组相同形状的矩形PVDF薄膜,然后通过所提出的新方法设计这组PVDF输出信号的加权系数,从而得到体积位移。实验结果表明这种传感器设计方法是可行的,并且不需要预知振动梁的边界条件或模态信息。     

悬臂梁结构损伤检测仿真研究

以悬臂梁结构为研究对象,针对户外条件下结构损伤检测过程复杂、周期长、检测效果不理想的问题,提出了模态曲率变化率法.通过大型商用有限元软件ABAQUS,建立梁结构有限元模型,基于模态曲率变化率法构建损伤指标,对梁结构进行损伤检测定位,并与模态应变能法的损伤检测效果进行了对比.结果表明:模态曲率变化率法计算过程简单,能够准确快捷地对悬臂梁结构进行损伤识别定位.     

压电智能结构损伤检测传感器优化配置的遗传神经网络方法

基于损伤检测的智能结构传感器优化配置的研究工作较少,问题在于难以找到理想的关联损伤物理力学特征的损伤检测目标函数.提出了一种基于损伤检测的压电智能结构传感器优化配置的遗传神经网络(GANN)方法.该方法采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)网络建立损伤检测目标函数,运用改进的遗传算法对目标函数进行优化,从而实现不同数目传感器的优化布置,并综合考虑成本与效益的因素,确定传感器的最优配置数目.论文对该遗传神经网络方法的具体实现过程及其可行性进行了分析,结果表明,该方法是可行的,可用于实现传感器对应于其初始布置模式下的最优配置.对于更多传感器的初始布置模式,采用该方法可有效减少更多传感器的数量,从而降低成本.     

Detection of delamination in laminated composites with limited measurements combining PCA and dynamic QPSO

This paper presents an output only damage diagnostic algorithm based on frequency response functions and the principal components for health monitoring of laminated composite structures. The principal components evaluated from frequency response data, are employed as dynamical invariants to handle the effects of operational/environmental variability on the dynamic response of the structure. Finite element models of a laminated composite beam and plate are used to generate vibration data for healthy and damaged structures. Three numerical examples include a laminated composite beam, cantilever plate made of carbon–epoxy and a laminated composite simply supported plate. Varied levels of delamination of laminated composite plies and matrix cracking at varied locations in the plies are simulated at different spatial locations of the structure. Numerical investigations have been carried out to identify the spatial location of damage using the proposed principal component analysis (PCA) based algorithm. In order to limit the number of sensors on the structure, an optimal sensor placement algorithm based on PCA is employed in the present work and the effectiveness of the proposed algorithm with a limited number of sensors is also investigated. Finally, the inverse problem associated with the detection of delamination and matrix cracking is formulated as an optimization problem and is solved using the newly developed dynamic quantum particle swarm optimization (DQPSO) algorithm. Studies carried out and presented in this paper clearly indicate that the proposed SHM scheme can robustly identify the instant of damage, spatial location, the extent of delamination and matrix cracking even with limited sensor measurements and also with noisy data.     

Euler梁弯曲分析的无网格高阶曲率光顺方案

针对Euler梁弯曲问题的无网格法数值求解,提出与挠度近似相一致的高阶曲率光顺方案。采用耦合权函数方法准确施加固定挠度边界条件,并在曲率光顺过程中引入转角边界条件。数值计算结果表明:该方案能精确反映纯弯曲模式和线性弯曲模式;与标准的高斯积分及现有的常曲率光顺方案相比,该高阶曲率光顺方法可显著改善该类问题的数值求解精度。     

基于聚偏二氟乙烯步态智能检测的乘客计数系统

针对现有的以低成本、耐损耗的聚偏二氟乙烯(PVDF)为压电材料的客流计数传感器存在的误计数、漏计数而导致精度不够的问题,提出了一种基于PVDF步态智能检测技术的乘客计数系统。采用ANSYS软件对乘客上下车步态作应力分析,观察PVDF压电信号的分布规律,设计多输入信号调理电路获取多通道足底信号,结合信号处理算法,设计了传感器机械结构和基于实验室虚拟仪器集成环境(LabVIEW)的公交车人数统计系统。实验结果表明,该系统平均计数误差为5.3%,与已有的PVDF客流计数传感器相比,提高了精度;与视频图像计数和人体红外检测技术相比,大大降低了成本,具有很高的实用性,可以广泛应用于我国公共交通客运车。     

Application of a fault detection filter to structural health monitoring

A model-based fault detection filter is developed for structural health monitoring of a simply supported beam. The structural damage represented in the plant model is shown to decompose into a known fault direction vector maintaining a fixed direction, dependent on the damage location, and an arbitrary fault magnitude representing the extent of the damage. According to detection filter theory, if damage occurs, under certain circumstances the fault will be uniquely detected and identified through an associated invariance in the direction imposed on the fault detection filter residuals. The spectral algorithm used to design the detection filter is based on a left eigenstructure assignment approach which accommodates system sensitivities that are revealed as ill-conditioned matrices formed from the eigenvectors in the construction of the detection filter gains. The detection filter is applied to data from an aluminum simply supported beam with four piezoelectric sensors and one piezoelectric actuator. By exciting the structure at the first natural frequency, damage in the form of a 5 mm saw cut made to one side of the beam is detected and localized.     

基于神经网络的不可靠数据恢复研究

智能系统中单点或少数传感器采集的数据在某一段时间出现不可靠问题,在装备有许多传感器的智能系统中普遍存在,即使在由先进的传感器构成的桥梁结构健康监测系统中,80%以上的虚假报警也是由于测量数据的不可靠性造成的.传统上对于不可靠数据的处理主要应用线性回归法、平均法等方法进行恢复,然而,大多数测量数据在时域上表现为非线性特征,传统方法恢复的数据在精度上是很难达到要求.以桥梁挠度数据作为研究对象,利用原始数据对挠度测量点进行了关联分析,并依据RBF神经网络强大的函数逼近能力,提出了一种基于神经网络模型来恢复不可靠测量数据的方法,并在仿真实验中,通过对比实验(该方法的均方误差为2E-9,线性回归法均方误差为0.6974)证实了该方法在理论和实践上的精确性和可行性.     

基于GNSS的门式起重机姿态实时纠偏方法

随着我国现代工业的不断发展,大型门式起重机的应用也越来越多。在实际生产中,大型门式起重机常常会因为轨道严重磨损、操作不当等原因造成偏斜甚至倒塌,从而造成人员伤亡与巨大的经济损失。现有的检测方法采用编码器等传感器,通常有累计误差无法消除,行走机构静止时偏斜无法检测等缺陷。针对这一问题,采用GNSS导航定位技术,通过相对定位算法与坐标转换,实时解算出起重机械的三维姿态信息。沪东中华造船厂实际运行数据表明,基于GNSS导航技术的纠偏方法平均误差小于原有编码器纠偏方法,并且能够有效地在门式起重机行走机构停止时检测出主梁偏斜与俯仰角。