一种基于ExpAssoc2函数的声发射信号kaiser点判断方法

    公开(公告)号:CN118961898A

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202410757470.6

    申请日:2024-06-13

    IPC分类号: G01N29/44 G01N29/14 G01N29/04

    摘要: 本发明公开了一种基于ExpAssoc2函数的声发射信号kaiser点判断方法,包括以下步骤:对标准混凝土进行循环加载的声发射试验,得到时间与混凝土试块的累计声发射信号特征数据系列;将累计声发射信号曲线分为两类,一类为有明显激增点曲线,一类为无明显激增点曲线;对无明显激增点曲线,运用ExpAssoc2分段函数进行拟合,拟合为两端函数,得到明显的分段点;根据声发射累计计数与时间曲线的明显激增点和拟合后的函数分段点作为混凝土试块的kaiser点。本发明利用ExpAssoc2函数对声发射累计计数与时间曲线进行拟合,拟合函数的分段点为Kaiser点。本发明可以避免人为主观因素的影响,更加准确、快捷、方便的得出Kaiser点,为混凝土结构的安全评估提供科学依据。

    一种铁路轨道检测方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN118961882A

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202411174781.6

    申请日:2024-08-26

    IPC分类号: G01N29/04 G01N29/14 G01N29/44

    摘要: 本发明公开了一种铁路轨道检测方法、装置、设备及介质。该方法由铁路轨道检测系统中的数据处理设备执行,包括:获取第一轨道上第一接收节点对第一发送节点所发送的声波信号进行采集得到的目标混合信号,以及获取第二轨道上第二接收节点对第一发送节点所发送的声波信号进行采集得到的目标参考信号;根据预先训练的自适应滤波器,对所述目标混合信号和所述目标参考信号进行处理,得到目标预测信号;采用最小方差无偏估计算法对所述目标预测信号进行谱估计得到目标预测信号的功率谱密度图;根据所述功率谱密度图判断所述第一轨道是否发生损伤,所述第一轨道为当前待检测轨道。本发明实施例可以提高轨道损伤检测的效率和准确度。

    一种真空极端温度岩石破裂测试系统及方法

    公开(公告)号:CN118961452A

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202411209243.6

    申请日:2024-08-30

    IPC分类号: G01N3/18 G01N29/14

    摘要: 本发明公开了一种真空极端温度岩石破裂测试系统,该真空极端温度岩石破裂测试系统主要包括真空极端温度加载结构、整体加载框架结构和移动小车,所述真空极端温度加载结构位于所述整体加载框架结构内部,所述真空极端温度加载结构设置在所述移动小车上,所述移动小车与所述整体加载框架结构可滑动连接。本发明还公开了一种真空极端温度岩石破裂测试方法。与现有技术相比,本发明制备的一种真空极端温度岩石破裂测试系统将极端高温或极端低温环境与真空环境一体化,同时将极端高温与极端低温环境耦合在同一模块中,实现了真空超高温或超低温环境下的岩石加载和声学的同步监测。

    基于超声波的地毯边缘检测方法、芯片及机器人

    公开(公告)号:CN118937483A

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202411085319.9

    申请日:2024-08-08

    发明人: 廖受坚 刘闻

    摘要: 本申请公开基于超声波的地毯边缘检测方法、芯片及机器人,所述地毯边缘检测方法包括:步骤1、机器人通过超声波传感器触发检测出地毯时,经过预处理获得当前触发位置;然后执行步骤2;步骤2、利用当前触发位置与历史触发位置计算出边缘拟合线;然后执行步骤3;步骤3、利用边缘拟合线以及机器人从初步检测出地毯至触发检测出地毯的过程中所行走的距离,计算出机器人在该过程中跨过的地毯边缘的相对位置。

    一种三轴加载下固定声发射探头造成的围压误差补偿方法

    公开(公告)号:CN118913983A

    公开(公告)日:2024-11-08

    申请号:CN202410885701.1

    申请日:2024-07-03

    申请人: 宁波大学

    摘要: 本发明提供一种三轴加载下固定声发射探头造成的围压误差补偿方法,涉及试验仪器精度技术领域,方法包括:加工表面平整的试块,在试块表面相互垂直设置用于监测的应变片,并捆绑固定声发射探头;利用三轴试验系统对试块施加固定围压后,轴向压缩试块直至破坏;通过应力‑应变监测设备获取试块加载全过程中由固定声发射探头所带来的轴向应变和横向应变,获取多组误差数据;根据弹性力学公式列出平衡方程,计算获取试块的径向应力;将多组试验获得的应力误差曲线拟合获得围压误差补偿曲线;将全过程曲线输入至三轴试验系统,对试验过程曲线进行动态调整,保证试验的准确性;利用捆绑固定声发射探头获得的监测数据对调整的过程进行验证。

    基于卷积神经网络的风机叶片声发射信号损伤辨识方法

    公开(公告)号:CN118896050A

    公开(公告)日:2024-11-05

    申请号:CN202410955919.X

    申请日:2024-07-17

    IPC分类号: F03D17/00 G01N29/14 G01N29/44

    摘要: 本申请提供了基于卷积神经网络的风机叶片声发射信号损伤辨识方法,包括:采用声发射系统对风电场环境噪声信号进行采集;用玻璃纤维复合材料制备的试件模拟风机叶片的材料,在实验室环境下采用电子万能材料试验机分别对试件进行拉伸试验和三点弯曲实验,分别模拟了风机叶片在风场环境下受到的基体开裂和裂纹扩展两种主要损伤类型,实验过程中将采集到的风场噪声信号发射到试件上,同时采用声发射系统对试件在两种损伤实验过程中产生的声发射信号进行采集,得到风机叶片损伤原始声发射信号数据集。采用变分模态分解(VMD)对原始声发射数据集进行降噪处理。将降噪后的数据导入到卷积神经网络模型中对模型进行训练,得到损伤类型的辨识结果。本发明解决了基于数据驱动的风机叶片损伤类型辨识方法需要大量原始损伤声发射信号对模型进行训练但是风机叶片发生损伤的瞬间难以捕获大量损伤声发射信号的难题,有利于风机叶片损伤类型的快速精确辨识。