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基于压电晶体的正、逆压电效应,对压电谐振器的构成原理及压电晶片谐振频率的质量敏感原理(Sauerbrey方程)进行了分析。基于Sauerbrey测量原理,设计了压电谐振式微质量测量系统,对该系统的设计方案进行了分析。为减小温度等环境因素对压电晶体检测性能的影响,系统采用两个相同的石英晶体振荡电路构成双谐振式的压电晶体振荡器。采用模块化设计思想,对该测量系统各模块进行了设计与实现,并对系统性能进行了测试。结果表明,当测量端加载的质量越大,系统测量出的谐振差频值则越大,实验结果与理论分析结果吻合较好。相对于线性的理论结果,该实验结果的非线性误差为5.5%。该系统实现了压电谐振频率的变化与被测微质量之间的变换,能够实现对微质量进行测量。 相似文献
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针对压电智能复合材料层板,基于损伤检测问题,采用最小二乘小波支持向量机(LS-WSVM)网络建立损伤检测目标函数,运用量子遗传算法对目标函数进行优化,并将LS-WSVM以并行方式与量子遗传算法相结合,从而构造并行量子遗传神经网络方法,实现对智能结构损伤检测传感器的优化配置。仿真结果表明,采用该方法实现的不同数目传感器的最优布置符合工程判断,综合考虑成本与效益的因素,该方法可确定传感器对应于其初始布置模式下的最优配置数目。对于更多传感器的初始布置模式,采用该方法可有效减少传感器的数量,从而降低成本。相比于传统遗传算法,该方法中量子遗传算法具有较好的寻优能力和收敛速度。 相似文献
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基于小波神经网络的智能复合材料冲击损伤定位的研究 总被引:5,自引:0,他引:5
复合材料的力学性能对冲击损伤极为敏感,为此实现复合材料的智能化,从而在线实时监测复合材料的冲击损伤具有重要的意义。应用小波神经网络对智能复合材料冲击损伤进行了定位研究,并与改进的BP网络进行了对比,结果表明小波网络具有非线性建模逼近能力强、识别精度高和推广能力强等优点。小波神经网络为复合材料的进一步智能化提供了更为先进的信号处理方法。 相似文献
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