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利用小波包分析技术对碎片云撞击载荷作用下铝合金板声发射信号的能量分布特征进行了研究。首先,介绍了碎片云撞击信号的获取方案及撞击引起的损伤情况;其次,对获取的声发射信号进行小波包分析,得到了信号在频率带上能量分布特征图。最后,讨论了碎片云撞击损伤特征与声发射信号能量分布的关系。分析结果发现,对于相同质量的弹丸,随着其破碎程度的提高,形成的碎片云对后板的损伤程度减少;弹丸具有的初始速度越大,弹丸破碎越完全,碎片云撞击声发射信号中的能量越小;当弹丸破碎程度低时,碎片云撞击引起的声发射信号能量集中在约488kHz以下;弹丸破碎程度越高,信号中488kHz以上的能量所占总能量的比例越大。 相似文献
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通过分析语音信号端点检测的原理,提出将语音信号的短时能量端点检测方法应用于声发射信号到达时间的测定,并采用光纤F-P双探头传感器进行定位实验。首先,运用经验模态分解(EMD)对传感器接收到的声发射信号进行滤波预处理;其次,通过计算声发射信号的短时能量来确定声发射信号的到达时间;最后,根据各传感器检测到的声发射信号的到达时间差进行声发射源定位。实验结果显示,绝对定位精度达到4.9mm,相对精度达到4.67%,证明此方法可行,并达到精度要求。 相似文献
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声发射波在风电叶片薄板结构中传播时产生的多模态效应及频散现象使得波速的测定较为困难,导致声发射源定位误差过大。针对以上问题,从声发射波传播的物理机制出发,利用完备总体经验模态分解(CEEMD)结合Lamb波理论对风电叶片复合材料在不同应力状态下产生的声发射波进行断铅实验研究。研究结果表明:作用于叶片薄板结构的应力方向不同,将会产生不同频率、不同声速的应力波。垂直应力主要激发出弯曲波,该波波速较低(约1 357 m/s),幅值衰减较快,频率主要集中于50 kHz左右;平行应力主要激发出扩展波,该波波速较高(约3 634 m/s),幅值衰减较慢,频率主要集中于150 kHz左右。扩展波无频散效应且衰减较慢,更加适合风电叶片薄板结构声发射源定位。 相似文献
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给出了微流量及空间碎片高速撞击航天器风险分析的方法,并采用风险分析软件,以柱状近地轨道航天器为例,对不同防护结构方案、航天器的飞行姿态、防护屏的厚度以及航天器的运行时间等因素对航天器不发生穿孔损伤的影响进行了分析,给出了分析的结果。 相似文献
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M.J. Burchell S. StandenM.J. Cole R.D. CorsaroF. Giovane J.- C. LiouV. Pisacane A. SadilekE. Stansbery 《International Journal of Impact Engineering》2011,38(6):426-433
The growing need for real-time impact sensors for deployment on both space vehicles and space habitats (in orbit or on the surface of atmosphere-less bodies such as the Moon) has stimulated sensor development programmes. The sensors should be low mass, low power, easily read-out electronically, cover large areas and be sensitive to impacts which can cause damage up to and including penetration. We propose that piezo-strain acoustic sensors can play an important role in this work. Accordingly we report on a series of hypervelocity impact tests of acoustic sensors mounted on thin plates (aluminium and Duroid plates). The acoustic sensors gave strong signals for impacts of sub mm-mm scale projectiles. We investigated dependences on impactor speed and size, angle of incidence and tested the difference between cratering and penetrating impacts. 相似文献
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《International Journal of Impact Engineering》2006,32(7):1190-1200
In this paper, a damage detection method based on a continuous wavelet transform is proposed and applied to analyze flexural wave in a cracked beam. For flexural waves obtained from FEM or experiments, some useful characters of the incident, reflected and transmitted waves at a certain frequency can be extracted by the Gabor wavelet to exactly identify the damage location and its extent. The orientation of an inclined crack is also discussed in the paper. 相似文献
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很多重大脱轨事件都与钢轨的损伤密切相关,因此,对在役钢轨进行定期损伤检测显得尤为重要。研究首先运用声发射原理,通过对在役钢轨损伤前后监测系统所采集的数据信号进行时域及频域的分析,根据有损信号的能量谱特点,判断钢轨中损伤的存在。其次,运用小波奇异性检测原理探讨研究了定位损伤。通过分析各种连续小波变换算法的结果,得出à Trous算法在奇异性检测中能够较准确判断出奇异点位置。因此,结合声发射原理和小波处理的方法的无损监测可应用于在役钢轨的损伤检测和定位,对铁路钢轨损伤进行检测和预报。 相似文献
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声发射技术具有实时动态监测的优点,因此其应用越来越广泛,但采用声发射技术对材料和结构的损伤进行定量评估及寿命预测还没有解决办法。提出采用广义S变换对钢材声发射检测信号进行时频分析,通过分析信号时频特征可达到评价钢材损伤各个阶段的目的。首先通过理论分析和仿真信号处理研究,验证广义S变换具有更高时频分辨率;然后在钢材拉伸实验中建立声发射监测系统,采集钢材拉伸损伤各个力学阶段的声发射信号进行时域和频域特征分析;最后采用广义S变换处理,通过时频处理结果可获得钢材在各个损伤阶段的有明显差异的声发射信号时频特征,可为今后钢材使用过程中的损伤定量和寿命预测提供可靠参考依据。 相似文献
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《中国测试》2015,(6):81-85
针对工业生产中提高磁瓦内部缺陷检测效率、降低误检率和漏检率的实际需求,提出一种小波包变换(wavelet packet transform,WPT)结合人工神经网络(artificial neural network,ANN)的磁瓦内部缺陷检测方法。通过采集合格和缺陷磁瓦撞击金属块产生的声音信号,用小波包分解与重构,筛选并提取特定频段信号的能量作为特征信息,输入BP神经网络并训练,使BP网络具有磁瓦内部缺陷检测的功能,试验证明该方法准确率达到98%以上。结果表明:小波包-神经网络方法(WPT-ANN)检测速度快、可靠性高、适应性强,为高效、准确地进行磁瓦内部缺陷检测提供有效的技术手段。 相似文献