基于复合超声导波的高温结构体损伤在线监测系统和方法

    公开(公告)号:CN117233259A

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202311183674.5

    申请日:2023-09-13

    IPC分类号: G01N29/12 G01N29/22

    摘要: 本申请公开了基于复合超声导波的高温板壳结构体损伤在线监测系统,该系统包括第一隔热探头作为纵波激发部件,至少一个第二隔热探头作为复合超声导波接收部件接收复合超声导波,信号采集装置,配置为采集所述接收压电换能器接收的所述复合超声导波信号;以及信号分析装置,配置为根据自所述复合超声导波信号推导损伤因子,作为判断所述高温板壳结构体是否有损伤的依据。本申请还公开了对应的方法。本申请中的复合超声导波的飞行器热防护系统损伤在线监测系统和方法实现了压电传感器与高温结构的热隔离,保证了能量的传播性与传感器的存活性,对于高温飞行器热防护系统的在线监测具有很好的应用前景。

    基于多重小波分解和时间反转的结构冲击定位方法

    公开(公告)号:CN116165278A

    公开(公告)日:2023-05-26

    申请号:CN202310061858.8

    申请日:2023-01-19

    IPC分类号: G01N29/06 G01N29/44

    摘要: 本申请公开了一种基于多重小波分解和时间反转的结构冲击定位方法,其包括接收笛卡尔坐标系下监测区域上的每个所述传感器的冲击应力波信号并对每个冲击应力波信号根据多贝西小波基函数的尺度选择多个不同的多贝西小波基函数对所述冲击应力波信号进行分解、信号重构,归一化处理后,利用余弦相似度公式假定冲击源位置的所有时间反转信号波形相似度,并进行累乘得到该假定冲击源位置的像素值;计算所述监测区域内的多个假定冲击源位置的像素值,再根据像素值定位冲击源位置。本申请提出的方法采用多重多贝西小波基函数对冲击应力波信号进行分解、重构,削弱了边界反射和噪声等干扰信号对冲击定位的影响,提高了定位精度。

    一种单模态Lamb信号提取方法
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111044612A

    公开(公告)日:2020-04-21

    申请号:CN201911320880.X

    申请日:2019-12-19

    IPC分类号: G01N29/04 G01N29/24 G01N29/36

    摘要: 本发明公开了一种单模态Lamb信号提取方法,包括如下步骤:S1:在待测结构上选定传感器待测点;S2:在待测点上安装一对压电传感器分别做激励接收,其中至少一个为同心传感器;S3:采用函数发生器和功率放大器激发信号,分别加载到同心传感器的内元件和整体元件上,另一个传感器分别接收两组Lamb波信号;S4:将S3中得到的两组Lamb波信号中的直达S0波幅值调节至某一常数;S5:根据S4中得到的两组Lamb波信号中的直达S0波相关性,求得两组信号时间延迟差异,并进行时间差补偿;S6:对S5中得到的两组信号作差得到残余信号,则该残余信号为提取出的单一模态信号。

    复合材料气瓶全自动超声C扫描成像系统和成像方法

    公开(公告)号:CN117434156A

    公开(公告)日:2024-01-23

    申请号:CN202311397374.7

    申请日:2023-10-25

    摘要: 本发明公开了一种复合材料气瓶的全自动超声C扫描成像方法,其包括用超声相控阵单元获取所述复合材料气瓶的瓶身的多个扫查点的多个超声A扫信号流,将所述多个超声A扫信号流分别与其对应扫查点的位置信息相关联形成超声A扫数据,所述位置信息包括水平位置信息和周向位置信息;对所述超声A扫数据进行超声C扫声时差处理得到所述瓶身的第一超声C扫图像。本申请还公开了对应的系统。本发明针对复合材料气瓶,尤其是碳纤维复合材料气瓶的结构特征和材料属性,设计了检测系统和成像算法,检测效率高,能够实现碳纤维复合材料气瓶损伤的可视化实时成像。

    一种基于超声导波和深度学习的复合材料加筋板损伤识别方法

    公开(公告)号:CN115859074B

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202211322331.8

    申请日:2022-10-27

    摘要: 本发明公开了一种基于超声导波和深度学习的复合材料加筋板损伤识别方法,包括步骤:(1)在加筋板上粘贴传感器,进行超声导波信号的激励与接收,接收的超声导波信号包括无损数据及损伤数据;(2)将接收的数据根据数据类型及损伤位置用不同数字标签进行标注,建立数据库;(3)建立残差网络深度学习模型,并利用数据库中的数据对残差网络深度学习模型进行训练,得到训练后的模型;(4)利用所得的训练后的模型进行复合材料加筋板损伤识别,且在损伤识别过程中采用分步法分别识别数据类型及损伤位置。本发明的损伤识别方法将超声导波与深度学习技术相结合,并利用分类分步法,能准确损伤识别数据类型及相应的损伤位置。

    一种基于误差函数的结构冲击定位方法

    公开(公告)号:CN114065487A

    公开(公告)日:2022-02-18

    申请号:CN202111296346.7

    申请日:2021-11-03

    IPC分类号: G06F30/20 G06F119/02

    摘要: 本发明公开了一种基于误差函数的结构冲击定位方法,利用复Morlet小波变换提取应力波信号的窄带Lamb波信号并计算模值,根据模的最大峰值测量应力波的波达时刻,然后求两两传感器的波达时间差,构建基于波达时间差的误差函数,以监测区域内各点误差函数的值作为像素值进行成像,搜索监测区域内每个坐标点的像素值,像素值最小的位置即为预测的冲击位置。该方法具有无需求取波速,无需结构先验知识的优点,在铝板和复合材料加筋板上对方法进行了验证,结果表明该方法简单有效且定位精度较高。

    一种基于误差函数的结构冲击定位方法

    公开(公告)号:CN114065487B

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202111296346.7

    申请日:2021-11-03

    IPC分类号: G06F30/20 G06F119/02

    摘要: 本发明公开了一种基于误差函数的结构冲击定位方法,利用复Morlet小波变换提取应力波信号的窄带Lamb波信号并计算模值,根据模的最大峰值测量应力波的波达时刻,然后求两两传感器的波达时间差,构建基于波达时间差的误差函数,以监测区域内各点误差函数的值作为像素值进行成像,搜索监测区域内每个坐标点的像素值,像素值最小的位置即为预测的冲击位置。该方法具有无需求取波速,无需结构先验知识的优点,在铝板和复合材料加筋板上对方法进行了验证,结果表明该方法简单有效且定位精度较高。

    基于波形相似度和多频率综合的结构冲击成像定位方法

    公开(公告)号:CN115901049B

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202211346424.4

    申请日:2022-10-31

    IPC分类号: G01L5/00

    摘要: 本发明公开了一种基于波形相似度和多频率综合的结构冲击成像定位方法,属于结构健康监测技术领域;该方法利用信号分解技术将冲击应力波信号分解成多频率信号分量,计算各频率信号分量的包络信号,对监测区域离散成若干网格,引入基于波形的相似度指数,将网格点的相似度指数作为网格点的像素值实现冲击成像,根据峰值信噪比判定冲击成像结果是否有效,将有效图像进行图像融合作为最终的冲击成像结果,将最终融合后的图像像素值最大值的位置作为预测的冲击位置。本发明冲击成像定位方法定位精度高,而且成像聚焦性好,具有较好的工程应用前景。