基于Lamb波时间反转的复合材料结构损伤监测

采用Lamb波时间反转法,对复合材料结构进行在线连续健康监测。利用板中Lamb波时间反转法的原理和自聚焦特点,运用时间反转方法,通过传感器网络的布置,激励并接收Lamb波,从而对复合材料结构实现损伤监测。该方法无需结构无损情况的基准信号,能够对有损结构进行快速的损伤定位及损伤大小判断。采用改进的RAPID算法进行损伤成像,得到的损伤图像可将损伤情况可视化。实验研究表明所提方法可行和有效。     

冲击时刻未知情况下复合材料结构冲击载荷识别

提出了一种应用遗传算法对复合材料结构进行冲击载荷识别的方法,在冲击时刻未知和量测信息缺失的情况下,同时识别冲击时刻和冲击位置并近似重建冲击载荷历程。此方法将冲击载荷识别转换为优化问题,结合复合材料结构在冲击载荷作用下的响应模型,通过最小化理论计算结果与实际量测信息之间的差别,遗传算法自适应地搜索出描述冲击时刻、冲击位置和冲击载荷时间历程的参数。为了提高运算效率,采用微种群遗传算法来加速收敛性。数值仿真结果证明了该冲击载荷识别方法的有效性和可应用性。     

基于相控阵的结构损伤范围监测与图像表征

本文针对碳纤维复合材料机翼盒段监测损伤信号微弱难以有效辨识及结构损伤大小的量化问题,提出基于相控阵的碳纤维复合材料结构损伤识别成像与损伤量化方法。利用Lamb波信号在特定方向上的干涉,实现对结构的定向扫描,提高信号的信噪比;通过划分扇环计算其面积进而量化损伤区域大小,同时分析时间延迟执行过程并分析其对损伤识别误差的影响。采用相控阵监测原理在某型无人机碳纤维复合材料机翼盒段上进行实验研究,识别结构中的损伤,对监测结果进行成像,不仅显示结构中损伤的位置并计算量化损伤区域大小,实验研究证明,采用相控阵原理能够有效精确地识别碳纤维复合材料机翼盒段中损伤,图像表征清晰且量化损伤范围准确。     

结构损伤监测的研究现状与展望

为了从设计思想上保证结构具有良好的可监测性,使重要结构的安全运行确实得到保障,将损伤容限耐久性设计思想、现代智能测控技术、分布式数字信号处理技术和先进的在线故障诊断技术相结合,在总结相关学科领域研究进展的基础上,进行了多学科交叉和多方法、多技术的融合研究,提出了未来机械设备结构损伤监测的发展方向。     

基于分形维数的复合材料结构损伤成像

提出了一种基于分形维数的损伤成像算法,对复合材料结构的健康状况进行在线的连续监测.利用盒计算维数法来计算传感器阵列所采集信号的分形维数,对比复合材料结构损伤前与损伤后信号分形维数的差异,提取损伤指标;然后基于一种改进的损伤存在概率成像算法,以直观的形式对复合材料结构中的损伤进行成像.对复合材料平板结构以及复合材料加筋板结构中的损伤监测进行了实验研究,研究结果不仅显示了所提出的算法能克服复合材料各向异性以及复杂结构中Lamb波的多次反射给损伤监测带来的困难,较为准确地识别2种结构中损伤的位置和大小,还验证了所提出算法在识别复合材料结构中的多个损伤时的可行性和有效性.     

复合材料结构的损伤与修理

结合航空装备结构的修理,简要地介绍了复合材料结构常见的损伤类型、修理的基本程序和主要方法。     

复合材料T型接头损伤监测的概率成像方法

T型接头是复合材料典型的结构形式和重要的损伤监测部位,但其存在变厚度、内填充以及材料各向异性等复杂结构特性,导致依赖于信号传播速度的延迟-累加等基于压电传感器阵列和Lamb波的结构健康监测成像方法难以实现其损伤的准确监测。针对此问题,研究了一种与信号传播速度无关的损伤概率成像方法。该方法利用压电激励-传感网络通道的损伤因子,通过椭圆轨迹法确定各通道损伤因子的有效影响区域,然后对各通道损伤因子的椭圆影响区域合成进行成像,实现了复合材料T型接头损伤的准确监测,并使用超声C扫描进行了验证。实验结果表明,利用损伤因子可以在线监测复合材料T型接头的健康状态并实现损伤预警,在此基础上利用损伤概率成像方法可以实现损伤位置的判别。     

机械结构健康监测综述

随着我国航空航天飞行器、高速列车、核电风电及舰船深潜等机械装备技术的发展,机械结构的高效快速运维对保障机械装备的高性能、高可靠性运转至关重要.机械结构健康监测能够在结构试验和服役全过程中对结构状态进行监控,实现精细化视情维护,提高结构的可靠性并降低运维费用,故机械结构健康监测技术备受重视.围绕机械结构健康监测,梳理其在...     

超声导波在H型钢结构损伤识别中的应用

针对H型钢在损伤情况下对超声导波的影响,提出基于超声导波的结构健康监测方法,并探讨了应用超声导波检测技术在H型钢中对结构损伤识别的可行性及其识别能力。采用中心频率为87.5kHz的波形为汉宁窗调幅3.5个周期正弦曲线作为激励波形,应用商业有限元软件ABAQUS对导波在H型钢构件中的传播进行了仿真,同时对无损伤以及有损伤的仿真模型进行实验验证。实验中利用压电材料锆钛酸铝(piezoelectric lead zirconate titanate,简称PZT)换能器来激发和接收在H型钢中传播的导波信号,借助于Morlet小波时频分析等方法对仿真和实验采集到的信号进行处理,并比较实验结果与仿真结果的吻合度。最后分析H型钢中损伤的大小等因素对损伤识别的影响,以及超声导波在H型钢中的损伤识别能力。     

利用单传感器数据基于GAF-CNN的结构损伤识别

为了减少损伤识别所需传感器数量,降低监测系统造价及海量数据的处理成本,提出了基于单传感器数据结合格拉姆角场（Gramian angular field, 简称GAF）和卷积神经网络（convolutional neural networks,简称CNN）的结构损伤识别方法。采用GAF理论将原始振动信号分别转换为格拉姆角和场（Gramian angular summation field,简称GASF）和格拉姆角差场（Gramian angular difference field,简称GADF）二维图像,以转换后的GASF和GADF两类图像数据集为输入,基于LeNet-5结构下的浅层卷积神经网络模型,训练最优二维CNN模型用于结构损伤识别。以国际桥梁维护和安全协会提出的结构健康监测基准模型结构及一榀钢框架结构为例,研究振动信号转化为二维图像算法、卷积神经网络模型参数、传感器布置位置及测量噪声对识别结果的影响。结果表明：所提算法仅需单个传感器数据即可实现损伤识别的目的,数值模拟及模型试验的损伤识别准确率均为100%,单条样本测试时间为8.5ms左右,满足结构健康监测在线损伤识别的需求,且受传感器布置位置和噪声程度影响较小;GADF图较GASF图收敛效率更高,震荡幅度更小,受局部最优值影响较小,在样本数量规模一致的状态下,更易训练生成最优二维CNN模型。     

埋入NiTi超弹性丝的结构冲击响应监测

利用NiTi超弹性丝的大应变和电特性性能，作为结构健康监测的应变传感元件。将一定规格的NiTi超弹性丝埋入玻璃纤维／环氧树脂复合材料结构中，制作了实验构件，设计了具体的实验方法，研究了基于NiTi超弹性丝的复合材料结构冲击响应监测技术。冲击实验表明，通过实时监测超弹性传感元件的信号输出，可判断结构的受载位置、受载程度及结构产生的应变情况。实验结果与理论分析相一致。     

基于Lamb波时间反转法的复合材料损伤检测

为检测复合材料损伤,利用Lamb波时间反转法的聚焦特性,在复合材料布置压电传感器激励和接收Lamb波.时间反转法无需对比基准信号就能快速准确地实现损伤的判别,提出的改进损伤成像方法可实现损伤情况可视化.实验研究验证了检测方法的有效性和改进损伤成像方法的优越性.     

纤维缠绕复合材料压力容器健康监测研究进展

阐述了纤维缠绕复合材料压力容器健康监测传感器的特点和原理，对纤维缠绕复合材料结构健康监测工作中的固化过程监测、服役环境监测、内压和结构应变监测、损伤监测、爆破压力监测、泄漏监测进行了介绍和比较。最后，对纤维缠绕复合材料结构健康监测工作进行了展望，并提出了几点建议。     

基于互相关函数幅值向量的结构损伤检测实验研究

进行了基于互相关函数幅值向量(cross correlation function amp litude vector,CorV)的受随机激励结构损伤检测的实验研究。以一个复合材料单跨梁为实验对象,通过在梁的局部位置上安装夹板,改变夹板对结构附加刚度,来模拟结构的损伤。对结构施加随机激励,分别用加速度传感器和应变传感器采集结构的响应信号,计算结构在损伤前后的CorV,使用互相关函数幅值向量置信度准则(cross correlation function amp litude vector assurance criterion,CVAC)来度量结构受损前后CorV的变化。结果表明,结构损伤前后的CorV之间的CVAC较完好结构之间的CVAC有明显下降;分析结构损伤前后CorV中分量的相对变化,可确定损伤产生的区域。使用互相关函数幅值向量,只需要测量结构在随机激励作用下的时域响应信号,就可检测出结构损伤的存在及损伤的位置。因此本文所采用的方法可应用于环境激励下的结构健康监测。     

[学科发展]风电装备故障诊断与健康监测研究综述

针对风力发电机传动链中的三大部件——复合材料叶片、齿轮箱、发电机的故障诊断与健康监测的发展现状进行文献综述,总结该领域的研究现状及主要方法。综述风电装备中复合材料叶片、齿轮箱、发电机三大部件的主要故障特点、故障形式及诊断难点,并结合国内外相关文献系统地介绍并比较了现有的针对三大部件的故障诊断与健康监测方法,最后对该领域的发展方向进行了展望。     

结构裂纹损伤的Lamb波层析成像监测与评估研究

结构健康监测研究中,板壳类结构裂纹损伤监测一直是研究的热点。采用基于相关性分析的概率损伤重构算法(Reconstruction algorithm for probabilistic inspection of damage,RAPID),对结构裂纹损伤监测进行研究。利用RAPID算法中采用信号之间的差异性进行损伤识别和重构,克服了Lamb波复杂多模传播特性对信号分析的影响。在此基础上提出一种改进的RAPID算法,根据裂纹损伤对Lamb波监测信号的反射及散射作用,通过校正损伤区域中裂纹方向上的信号差异系数值(Signal difference coefficient,SDC),强化裂纹方向上的重构图像信息,实现对裂纹损伤的图像重构,并由接收端SDC分布图评估出裂纹的长度。试验结果表明,该方法能较为准确地实现对裂纹损伤的直观图示,重构出的裂纹层析图像能很好地反映裂纹的信息,实现方向及长度的评估,可用于对裂纹损伤的定量评估和扩展监测。     

NiTi超弹性丝复合材料结构强度的监测

研究了NiTi超弹性丝复合材料结构强度的监测方法,设计和制作了埋入NiTi超弹性丝的玻纤环氧层板复合材料试样,对平板及其含孔洞的试样进行了拉伸试验,实时采集结构中传感元件的输出,以试验的方法监测结构宏观力学行为。结果表明：埋入的超弹性传感元件可对结构的裂纹、断裂特性及强度等进行监测。