闭合型裂纹时间反转损伤识别

由于超声波能穿透闭合型裂纹界面,采用传统的线性超声技术难以检测和定位闭合型裂纹损伤,基于非线性时间反转理论研究了闭合型裂纹损伤检测方法。通过金属铝板上黏贴的压电激励/传感阵列,进行了Lamb波检测螺栓模拟的闭合型裂纹实验。根据Lamb波时间反转原理,得到激励重构信号。通过计算激励信号和重构信号间的相关系数定义了损伤指数,开发了能定位闭合型裂纹的成像算法。实验结果表明非线性超声时间反转方法能够有效地识别非线性的闭合型裂纹。     

基于气动信号分析的风机叶片裂纹故障识别

针对风机叶片裂纹故障,提出通过分析风机出口气动信号,实现在线动态检测裂纹的方法。采集叶片不同状态下的风机出口气动信号,利用db4小波对气动信号进行5层分解,并单支重构,将各频带归一化能量构成6维特征向量;对能量向量进行主成分分析,基于贡献率实现特征选择;采用K均值聚类方法进行叶片状态识别。实验结果表明,气动信号能有效反映风机叶片状态的变化,该方法可以实现叶片正常、异常状态检测及裂纹长度状态区分,提供了风机叶片裂纹在线实时检测依据和手段。     

基于振动声调制和时间反转法的微裂纹定位检测研究

针对常规超声检测对闭合微裂纹不敏感的现象,开展了基于振动声调制技术的非线性超声检测研究,并引入时间反转法对检测信号中的非线性信号进行聚焦处理,实现闭合微裂纹的检测及定位。利用ABAQUS有限元软件仿真振动声调制技术检测铝管微裂纹,用有限长冲激响应滤波器提取检测信号中的一阶旁瓣非线性信号,在时域反转后重新加载到无裂纹铝管模型进行时反信号聚焦仿真。结果表明,振动声调制检测信号中的一阶旁瓣非线性信号能够在裂纹位置附近聚焦,管道径向布置的时间反转信号加载方式信号聚焦效果优于轴向布置,并且根据聚焦像的大小和位置可以对裂纹进行定量和定位。     

呼吸裂纹梁非线性动力特性研究

疲劳裂纹是结构损伤的重要形式,是引起结构破坏的主要因素之一。建立了含非对称疲劳裂纹梁的非线性数值分析模型,采用奇异单元模拟裂纹尖端的效应,使用无摩擦的接触单元模拟疲劳裂纹的张开闭合特性,研究了结构在简谐荷载激励下的非线性动力特性。以悬臂梁为例分别分析了外部激励频率、裂纹深度以及裂纹位置等参数的变化对系统非线性行为的影响,重点讨论了系统的亚谐、超谐等共振现象,并且提出了系统频率的相对幅值用于辨识裂纹深度的方法。研究结果为裂纹结构的损伤识别提供了一定的理论基础和参考。     

基于经验模式分解的框架结构螺栓松动检测实验研究

螺栓松动损伤具有非线性特征,在低、高频激励共同作用下,结构动力响应会出现高频激励与结构固有频率之间的调制现象。利用该调制现象,本文发展了一种基于经验模式分解(EMD)的螺栓松动检测方法,分别对高频正弦和随机激励下结构响应信号进行EMD分解并作功率谱分析,采用EMD分解后含有调制成分的高频固有模式函数(IMF)构造能量损伤指标来识别结构螺栓松动。采用多尺度法进行单自由度非线性模型分析解释高频调制现象,并通过螺栓连接框架结构的振动实验验证了该方法的有效性。结果表明,螺栓松动时,响应信号频域中出现高频激励与固有频率间的调制成分,所构造的能量损伤指标能够有效识别螺栓松动损伤,并且对于初始松动损伤识别更为敏感。     

闭合型疲劳裂纹的亚谐波损伤识别方法EI北大核心CSCD

近年来结构健康监测与损伤识别研究中广泛采用非线性振动与非线性超声方法。由于作动器和测试设备环节产生的超谐波成分作为背景噪声掩盖了损伤信号,降低了信噪比,利用亚谐波信号成分来识别闭合型疲劳裂纹。建立了闭合型裂纹的单自由度定性模型,分段迟滞型作用力模拟了裂纹界面间的相互作用以及裂纹张开与闭合过程,研究了产生亚谐波的激励频率和激励幅值条件,讨论了模型参数对亚谐波产生的阈值影响。利用压电作动器/传感器进行了铝制裂纹梁损伤检测实验,得到了裂纹损伤亚谐波识别的激励电压与频率的范围。数值仿真与实验结果表明了闭合型疲劳裂纹的亚谐波损伤识别方法的有效性。     

基于非线性弹簧模型的振动声调制机理研究

飞机结构裂纹的在线监测是保证飞行器安全的重要举措,针对目前常规的无损检测方法无法实现在线及原位监测的不足,根据裂纹引起的超声非线性,基于振动声调制效应对结构裂纹进行监测是一种可行的方法。采用非线性弹簧模型对裂纹进行模拟,建立了两列一维简谐波在含接触界面的结构中的传播模型,通过公式推导,得到了透射信号的基波、调制边频谐波和高次谐波等信号成分的近似表达式,分析了各谐波成分幅值与激励信号参数间的对应关系,推导了边频调制谐波与两低频基波幅值乘积之比R与刚度系数间的关系。通过板中的振动声调制试验,分析了响应信号的谐波成分及各谐波成分随低频振动幅值的变化关系,探讨了指标R随外力变化情况,试验结果基本符合模型推导的结论,为采用基于振动声调制的方法进行裂纹监测提供了理论指导。     

基于振动声调制的微裂纹定位成像研究

为了准确识别金属构件中的微裂纹,提出将振动声调制技术和延时叠加算法相结合的定位成像方法。通过基本原理分析,利用有限元软件对含有矩形微裂纹铝板模型进行振动声调制仿真,提取非线性损伤信号将其作为像素特征,使用延时叠加算法进行定位成像,并分析了成像的影响因素。实验中搭建了振动声调制检测系统对铝板里的圆形微裂纹进行定位成像,验证了上述方法的可行性。结果表明,成像结果与铝板上的原裂纹位置基本吻合,说明该定位成像方法能够实现微裂纹的有效定位。     

基于气动信号小波分解的风机叶片裂纹扩展特征分析

叶片裂纹和断裂是风机中普遍存在的一种严重安全隐患,尽早检测出裂纹对于风机安全运行具有重要意义。对采集的无裂纹和具有不同长度裂纹叶片的气动信号分别进行小波分解,并对分解系数进行重构,获取各频带归一化能量作为特征向量进行分析。结果证明:随着叶片裂纹的扩展,气动信号频率向低频和高频拓展。这为叶片裂纹故障的识别提供依据。     

基于T(0,1)扭转波的管道纵向裂纹定位方法

针对平行于管道轴线的纵向裂纹缺陷检测,分析导波激励信号的中心频率、缺陷轴向长度等因素对反射系数的综合影响。首先,建立带裂纹缺陷管道的有限元模型;根据频散曲线特征,确定形成T(0,1)扭转模态波的激励频率;其次,在低频段取3种不同的激励信号中心频率,对纵向裂纹缺陷模拟检测的数值仿真,通过改变裂纹的轴向长度,分析其对缺陷回波特征的影响。结果表明:T(0,1)扭转波检测纵向裂纹的轴向定位误差约为5%;周向反射系数最大值出现在裂纹对应的周向位置;设置中心频率为27 k Hz时,回波反射系数随裂纹长度的增大,先增大后减小。通过以上分析可以得出T(0,1)扭转波对纵向裂纹轴向定位和周向定位的方法。     

小型风力发电机叶片的红外无损检测研究

为获得风力发电机叶片现场红外无损检测的最佳光照条件,该文以赋有不同损伤类型及不同损伤程度的2 kW小型风力发电机叶片为研究对象,利用被动式红外热成像检测方式,在夏季光照充足的室外条件下对损伤叶片进行自然激励,采集红外热像图。研究结果表明光照强度对损伤检测有着极大的影响,并且得到风机叶片三种典型损伤的最佳检测光照条件,其中异物附着和面部损伤在午间光照强度达到1 000 W/m²及以上检测效果最佳,而裂纹损伤在晴朗的午后光照强度为900 W/m²左右检测效果佳,从而证明利用太阳辐射作为发射源的被动式红外热成像检测技术来检测风机叶片损伤的方法在一定光照强度范围之内是可行的。     

受转子位移激励的航空压气机呼吸裂纹叶片的联合共振

研究了航空压气机呼吸裂纹叶片在转子位移激励下的联合共振幅频响应的变化规律;叶片连续体模型采用伽辽金法简化成单自由度的系统模型,通过多尺度法导出了叶片在参数激励与位移激励联合作用下的共振幅频响应的一阶近似方程;分析了裂纹的开合深度、裂纹所在截面的位置以及转子在垂直与水平方向上的位移幅值差对幅频响应的影响;数值结果表明以上三个物理参数是促使叶片动力学行为发生变化的敏感参数,控制这三个物理参数的变化是有效防止叶片进一步破坏的根本途径。     

简谐激励下复合材料加筋板的基体微裂纹损伤演化

研究了在简谐激励作用下复合材料加筋板基体微裂纹损伤的演化行为及其对加筋板动力特性的影响。基于平均微裂纹密度和断裂力学方法, 建立了复合材料加筋板基体微裂纹演化的刚度退化准则。由于该准则考虑了载荷作用周期数的影响, 从而能够更合理地分析周期性动载荷作用下基体微裂纹损伤演化规律。采用Mindlin一阶剪切理论和复合材料模态阻尼模型, 建立了复合材料加筋板动力分析的有限元方法, 研究了在简谐激励作用下, 含分层损伤复合材料加筋板振动过程中诱发的基体微裂纹损伤的演化、 刚度退化, 频率折减和动力响应。      

圆柱类金属构件表面裂纹的激光超声识别方法研究

为了利用激光超声技术有效地识别圆柱表面裂纹,提出利用圆柱表面波信号增强和小波包-奇异值分解(WPT-SVD)方法识别圆柱类金属构件表面裂纹的位置和深度。建立了圆柱的激光超声显式有限元模型,分析了圆柱表面裂纹对表面波的模式转化作用。利用圆柱表面裂纹在激发源位置附近时激光超声扫描信号增强的现象,识别圆柱表面裂纹的位置。在已识别圆柱表面裂纹位置的基础上,通过分析圆柱表面裂纹检测信号的时频特点,利用WPT-SVD提取圆柱表面信号的时频特征,定义参数k r表征裂纹深度的变化,识别圆柱表面裂纹深度。搭建了激光超声圆柱表面裂纹检测实验系统,开展了实验研究,实验结果表明所提出的圆柱表面信号增强和WPT-SVD方法可以识别出圆柱表面裂纹的位置和深度。     

基于改进空间滤波器的复合材料结构损伤成像方法

为降低Lamb波在复合材料结构中传播时存在的频散现象和各方向传播特性的不一致性给损伤监测带来的困难, 提出一种利用Hilbert变换改进的空间滤波器对复合材料结构损伤进行成像的方法。分析了基于空间滤波器的信号合成成像原理, 在此基础上利用Hilbert变换构造传感器时域响应信号的解析信号参与到信号合成成像过程中。通过对仿真声源的成像实验, 验证了该方法的可行性, 通过对碳纤维复合材料板结构上激励源和损伤的成像实验, 验证了该方法的功能。研究表明该方法能够识别损伤相对于压电传感器阵列的角度位置和损伤散射信号的到达时刻。      

一种基于EMD的振动信号时频分析新方法研究

基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的希尔伯特变换(Hibert Tram:formation,HT),是先把一列时间序列数据通过经验模态分解成本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF),然后经过希尔伯特变换获得瞬时频率的信号处理方法.针对HT求瞬时频率的不足,提出了把IMF分解成包络和纯调频信号,然后通过对纯调频信号进行反余弦求瞬时频率的新方法.通过对非线性仿真信号研究表明,该方法是有效的.把该方法应用于转子横向裂纹的时频分析.表明能把横向裂纹转子的扭振所形成的相位调制现象检测出来,获得了良好的效果.仿真和实测信号的分析结果说明,用新方法对振动信号进行时频分析是有效的.该研究成果能广泛地用于信号时频分析领域.     

阻尼对叶片非线性振动的影响

将叶轮机叶片简化为悬臂薄板,考虑阻尼的作用,并将叶片所处的环境噪声和空气阻力考虑为简谐载荷。基于Von-karman板的控制理论,建立了考虑阻尼的叶片振动控制方程组。选择一组满足叶片边界条件的模态函数,运用Galerkin法将方程离散,再采用多尺度法对处理后的非线性常微分方程求解。数值分析的结果表明,在线性情况下叶片振动的拍现象比非线性振动更密集,非线性振动的幅频特性曲线存在多值性和跳跃性,叶片的粘性阻尼参数对叶片非线性振动的幅频曲线有影响。     

基于神经网络的超声导波钢杆缺陷识别

利用基于BP神经网络的缺陷识别算法,从不同实验条件下获得的信号样本中抽取特征量,对钢杆中不同深度和位置的径向裂纹进行了识别。首先,采用频率为235kHz激励轴对称纵向模态导波对钢杆中的径向裂纹进行了检测。实验表明,在235kHz时获得的超声导波信号含较单一的L(0,2)模态,避免了用L(0,1)模态检测小尺寸缺陷时检测能力较弱的问题,又减少了用轴对称纵向高阶模态检测缺陷时模态较多不易分辨缺陷回波的现象。其次,利用算法对钢杆中的径向裂纹进行识别。结果表明,在已有实验样本数下,缺陷识别算法从整体上很好地识别不同深度和位置的裂纹,识别正确率稳定在87%。     

超声导波用于液层负载板损伤检测的数值模拟

液层负载薄板结构的损伤检测是结构无损检测和健康监测中的一个重要问题。为寻求合适的液层负载薄板结构损伤检测信号及分析损伤缺陷对检测信号的响应,求解了双侧液层负载薄板的频散方程,计算得到4 mm双侧水域负载铝板的频散曲线,并利用有限元模拟方法研究了缺陷位置、角度及大小对铝板中检测信号的影响。研究结果表明:中心频率小于100 kHz的S0模式漏Lamb波衰减因子趋近于0,适合长距离损伤检测。此外,当缺陷的存在造成板结构的不对称性时,声信号在缺陷处发生明显的模式转换,且转换出的A0模式信号的透射系数随缺陷位置到板厚中心距离的增加而减小,随缺陷与铝板中间面的角度和缺陷长度的增加先增大后减小,并随缺陷宽度的增加而增大。     

基于弹性导波的厚钢梁结构的损伤检测

弹性导波由于其对损伤的敏感性和长距离传播特性,成为近年来结构健康监测领域的一个研究热点.探讨了利用 PZT 换能器在较厚结构中进行基于弹性导波方法的损伤识别的可能性.首先参考 Lamb 波的频散曲线,设置了导波的激励信号参数如激励频率、激励波形周期数等;基于优化的激励波形和 PZT 换能器布局,在结构健康监测实验平台上对试件进行了检测.通过对实验结果的处理分析,计算出导波的群速度,并根据群速度和飞行时间(ToF)得到了损伤的位置信息.结果表明利用导波方法能够针对较厚结构进行损伤定位并能识别出不同大小的损伤.