表面应变重构的视觉识别方法

针对全断面岩石隧道掘进机刀盘在恶劣工况下的应变监测,本文提出了一种表面应变重构的视觉识别方法。通过图像中圆形标距中心点之间像素点数量的变化,得到标距的实际变形,并在此基础上结合柯西-格林公式进行表面应力重构。本文以隧道掘进机刀盘刀座和筋板2个关键位置为研究对象,设计了4330V和Q345-D共2种材料不同尺寸标准样件,搭建了基于视觉识别和基于应变片的2套测量系统,进行了拉伸载荷作用下的应变对比及样件表面应力重构。研究表明:本文基于视觉识别方法测得的2种材料标准件变形的误差范围为1.28%~3.23%,在此基础上,进行的材料表面应力重构的误差范围为2.20%~4.76%。本文方法可以实现变形的准确测量及实现多方向的应变和变形重构,为实现复杂结构的应变和变形测量奠定了坚实基础。

基于本征应变重构技术构造搅拌摩擦焊接铝合金薄板接头的残余应力场

采用本征应变重构技术,以小孔法测试的少量应力数据为基础,利用热弹性有限元法构造出4mm厚铝合金搅拌摩擦焊接接头的纵向残余应力场;研究了表征本征应变的多项式阶数和试验数据量对构造残余应力场结果的影响。结果表明:在少量测试数据的基础上对数据进行插值拟合处理,采用10阶以上切比雪夫多项式表征本征应变,可构造出与试验结果符合较好的纵向残余应力场;试验数据需包含特征区域的应力值才能较准确构造出该区域的应力分布。

基于BP神经网络的TBM刀盘关键位置应变重构

为解决恶劣工况下全断面硬岩隧道掘进机(tunnel boring machine,TBM)关键主承力结构应变监测难、监测不准的难题,提出了一种基于BP神经网络和有限元分析的TBM刀盘关键位置应变重构方法.首先,通过静、动力学有限元分析确定了TBM刀盘关键位置,并提取了刀盘典型易损特征子结构.其次,基于有限元技术和实验设计(design of experiments,DOE)方法,分别进行了标准件和特征子结构多载荷下静力学有限元分析,并构建了载荷-应变数据库.最后,运用BP神经网络建立了标准样件和刀盘特征子结构的应变重构模型,并进行了标准样件的实验验证.结果表明,重构应变的平均误差为10%,验证了方法的可行性,为TBM刀盘复杂结构的应变重构提供了一种可行的方法.

基于Delaunay的飞机发动机机匣应变重构及数据处理

结构健康检测中,我们需要重点关注关键区域。但是由于结构自身或者是工作环境等因素影响,我们无法在关键部位加装检测元件。为此,针对发动机匣,提出了基于Delaunay的应变重构方法,旨在获得整个检测区域的应变信息。同时,为了方便人工处理,对数据进行了可视化处理。通过预先布置的传感器进行数据采集,经过经验模态分解滤波,结合检测区域的位置数据,实现应变重构和数据可视化。最后,以发动机风扇机匣为例,实现了应变重构并进行了数据对比,分析了重构结果的有效性和准确性。

基于EMD的应变重构方法实验分析

在实际工程中,需要对某些关键部位进行实时监测,然而,由于结构自身特点或者基于系统的整体性能,并不能在该处布贴相应的传感器。基于此,提出一种基于EMD的应变重构方法,旨在研究关键部位在不能布贴传感器的前提下的结构健康监控。采用光纤布拉格光栅作为应变传感器进行数据采集,将应变信号进行经验模态分解后,结合对悬臂梁的有限元分析结果,通过推导得到的转换方程实现模态转换,最后通过模态叠加得到关键部位的重构应变数据。在实验部分,以铝合金悬臂梁为实验模型,通过采集不同位置点的应变数据来重构关键部位的数据,以分析重构结果的有效性和准确性。

基于FBG的辊压机辊面非均匀应变分段重构研究

为实现对辊压机辊面内部损伤的监测,传统的重构方法不能较好地重构出结构损伤时应变局部突变的特点,文中提出了一种基于FBG传感的非均匀应变分段重构的方法。结合传输矩阵法推导了分段重构方法的可行性,改进差分进化算法对不同工况下的应变分布进行分段重构仿真与分析。结果表明:在正常工作状态下,分段与未分段重构方法都可以较好地重构非均匀应变;在损伤状态下,分段重构方法得到的应变均方根误差为4.505με,小于未分段重构方法的18.991με。说明分段重构方法具有一定的泛化能力,可以适应不同辊面工况下的非均匀应变重构。

基于非接触式测量的旋转叶片动应变重构方法

基于叶端定时非接触式测量和振动响应传递比的概念,开展高速旋转叶片动应变重构方法的研究。在频域内推导了叶片任意测点位移与任意测点动应变的传递比,给出了单模态共振下响应传递比关于位移和应变模态振型的解析表达式;建立旋转叶片的三维(3D)有限元模型,开展考虑旋转预应力效应的叶片模态分析,提取位移和应变模态振型,获得任意转速下叶端位移与叶根关键点动应变的传递比。开展高速旋转叶片叶端定时非接触式测量实验,采用周向傅里叶算法对叶端定时信号进行处理,获得叶片在不同转速单模态共振下的叶端位移,结合响应传递比,重构5个旋转叶片的关键点动应变。结果表明:旋转叶片在9000 r/min和13000 r/min转速下发生1阶共振时,与应变片实测结果相比,叶根处应力最大点、次大点和边缘点3个关键点的动应变平均重构误差均小于15%,验证了旋转叶片动应变重构方法的有效性。

基于叶端定时的转子叶片动应变重构不确定性量化

基于叶片非接触式动应变重构理论,开展动应变重构不确定性量化方法研究。基于方差合成定理建立重构叶片动应变不确定性量化分析模型;以模拟转子叶片为研究对象,开展旋转叶片叶端定时试验,利用周向傅里叶算法获取不同叶端定时传感器布局下的测点振幅,通过最大熵方法拟合振幅分布概率密度函数,确定叶端定时测振的不确定性参数;结合Kriging代理模型和试验共振频率数据对叶片有限元模型进行修正,获取关键测点位移-应变转换因子,并获取考虑共振转速以及测点位置不确定性的转换因子不确定性参数;获取重构动应变的均值、标准不确定度和包含区间,与应变片测量数据作对比。结果表明,除5号叶片A测点外,测量动应变均位于重构动应变的95%置信度下的包含区间内,且所有叶片的应变片测点动应变重构误差不超过15%。

基于响应传递比的转子叶片动应变重构

提出基于响应传递比的转子叶片动应变重构方法,从系统应变频响特性出发,在频域获得应变-应变响应传递比关于模态振型的解析表达式,建立叶片已知测点应变与不可测位置应变的映射关系;开展高速旋转叶片动应变测量实验,建立叶片有限元模型,并采用转子叶片前4阶固有频率的实验结果修正有限元模型;开展考虑转速影响的转子叶片模态分析,提取对应的应变模态振型,计算得到单模态振动下应变-应变响应传递比;综合应变响应传递比和实测动应变重构叶片不可测位置的动应变。实验结果表明:与应变片实测结果相比,基于响应传递比的转子叶片动应变重构结果相对误差小于10%。

支持向量回归算法在光纤光栅非均匀应变重构中的应用

当布拉格光栅轴向存在大的应变梯度时,其反射光谱的形状会被扭曲,甚至出现多峰,发展非均匀应变分布重构方法对于结构健康监测技术具有重要意义。但采集反射光谱时的测试噪声会显著影响应变分布重构的精度。为此,提出了采用支持向量机对含噪的反射光谱进行回归预处理,并运用适应度排序改进的遗传优化算法结合传输矩阵反射光谱构建方法识别布拉格光栅轴向非均匀应变分布的方法。该方法将反射光谱视为时间序列,利用支持向量回归的全局优化和泛化能力进行噪声抑制,从而回归出有效的反射光谱;通过传输矩阵方法将光栅轴向应变分段均匀化,利用改进的遗传算法进行并行重构。对多种应变分布形式下的应变重构进行了仿真研究,结果表明,支持向量机方法可以有效地进行反射光谱回归,提高非均匀应变分布重构的精度。

基于多模态传递比的旋转叶片动应变场重构方法

针对旋转叶片非接触式应力/应变测试的需求,本文提出一种基于多模态传递比的叶片动应变场重构方法。首先,基于多自由度(MDOF)系统的振动微分方程,在模态坐标系下建立位移频响函数(FRF)和应变频响函数,进而得到位移-应变响应传递比表达式;以某12扇区的叶盘为分析对象,建立叶片有限元模型并进行模态分析,通过提取多模态叶尖位移和叶身应变,得到总位移-应变传递比矩阵和定向位移-应变传递比矩阵;最后,基于Simulink平台进行旋转叶片叶尖定时采样(BTT)仿真模拟,通过周向傅里叶拟合算法(CFF)对欠采样信号进行振动位移重构,将得到的叶尖位移代入传递比表达式,得到叶身应变。研究结果表明:在非共振态下,由叶尖位移重构得到的叶身总应变与有限元分析得到的总应变相对误差为0.12%~14.56%,定向应变相对误差为1.92%~14.70%,验证了本文提出的基于多模态传递比的叶片动应变场重构方法的有效性。

基于神经网络的复合材料应变场反演方法研究

针对飞机蒙皮关键位置载荷预测困难,难以实现结构全局应变场监测的问题,文中提出了一种基于深度神经网络的应变场重构方法。针对飞机蒙皮的易损伤特征设计了含孔试验件,通过疲劳试验机和应变片搭建了应变采集系统。针对有限元模型和真实响应之间的误差问题,采用最小二乘法修正有限元分析结果。建立神经网络训练数据集,并且使用多层算法针对各数据集进行神经网络架构及参数优化,实现了结构到应变的精确等效。结果表明:应变场重构模型预测准确率在90%以上,实现了从局部有限测量点到整体结构的全局应变重构理论。

机翼模型应变场分布式光纤监测与重构方法

针对飞行器机翼结构应变场重构问题,提出了一种基于分布式光纤传感器与模态叠加原理相结合的大展弦比机翼缩比模型应变场监测与重构方法。借助ANSYS有限元分析软件,数值模拟得到大展弦比机翼缩比模型在不同载荷下应变分布与应变模态振型。在此基础上,通过在大展弦比铝合金机翼缩比模型展向设置光纤Bragg光栅传感器,实时采集应变分布与变化信息,结合数值仿真得到机翼模型应变模态振型,重构机翼缩比模型应变场分布,应变反演平均误差约为7%。研究结果表明,本研究方法具有非视觉测量、实时性好以及反演精度较高等优点,能够为及时准确获取飞行器翼面应变场分布信息,进而实现机翼气动载荷计算与疲劳寿命预测提供技术支撑。

FBG非均匀应变分布的动态粒子群算法重构研究

基于动态粒子群算法(DPSO)和传输矩阵法,提出了一种新的光纤布喇格光栅(FBG)轴向非均匀应变分布重构方法。利用光栅轴向采样点处的应变值作为粒子,让其在解空间中模拟鸟群行为进行搜索,算法的惯性权重w根据不同粒子与当前种群中全局最优粒子距离的大小进行动态调整,加快了算法收敛到最优点的速度。采用DPSO对线性、二次、正弦、不连续等4种应变分布形式进行了应变重构,并与量子行为粒子群优化算法(QPSO)的重构结果进行了比较,仿真结果表明,DPSO优化算法可有效地进行光栅轴向非均匀应变分布的重构,精度和迭代速度较QPSO法有显著提高。

基于粒子群-克里金法的筒段应变场重构与载荷位置识别

针对可重复运载器箭体、燃料贮箱以及飞机机身等筒段类结构健康监测需求,本文提出了一种基于高密度弱反射光纤光栅传感器的筒段结构应变场重构与载荷位置辨识方法。借助ABAQUS有限元仿真软件,得到筒段壁面在载荷作用下的应变场分布特性。研究了基于粒子群—克里金法的壁面应变场重构算法,提升了应变场重构精度。构建了筒段壁面应变场分布式光纤监测与重构系统,借助环向粘贴的高密度弱反射光纤光栅传感器获取壁面离散点的应变信息,结合粒子群—克里金法实现圆筒壁面应变场监测和载荷位置识别(平均定位误差为1cm)。研究结果表明,本文所提方法能够为飞行器筒段结构健康监测、剩余寿命预测以及预测性维修提供技术支撑。

基于分布式测量的应变场重构技术研究与应用

针对结构强度试验分布式测量的应变场重构问题,为了提高分布式应变测量数据插值效率,提出了分布式应变数据局部插值-全局拟合修正的分布式插值算法,并在应变结果监测、数据传输提速、多源数据融合等方面进行了研究探讨,分析了基于分布式测量技术的全机内部外部、局部全局应变数据融合监测技术的适用性和先进性。

分布式光纤传感器的应变测量方法及其应用

基于背向瑞利散射的分布式光纤传感器是对应变、温度耦合敏感的高分辨率传感器。针对应变测量方面,研究对比了分布式光纤传感器及电阻式应变片在应变测量方法上的区别。通过钢板单向拉伸试验,分别从测量精度、线性度及可重复性等方面研究对比了分布式光纤传感器及电阻式应变片的测量数据。通过非等厚度悬臂梁弯曲试验,分析分布式光纤传感器在应变测量方面的优势,并借助于分布式光纤传感器的应变测量数据,重构结构表面应变场。

基于改进遗传算法双重约束的FBG应变分布重构研究

光纤布拉格光栅(FBG)已广泛应用于应变参数测量中,但非均匀应变易引起FBG光谱变形而无法进行波长检测,因此需重构沿FBG的应变分布。针对应变分布重构效果差且收敛速度慢的难题,在深入研究改进遗传算法的基础上,提出基于FBG光谱中心波长位置与反射率双重约束的应变分布重构理论,显著改善了重构的非唯一性和置信度。同时,假设应变分布为多项式形式,通过对多项式系数的重构实现应变分布的重构,大大提高了重构的速度。在此基础上开展了应变分布参数重构仿真实验,多项式系数重构误差均小于1.5%;结合两端固定压杆调谐光纤光栅实验,验证了该应变分布重构方法的有效性、适用性和可操作性,形成了一种快速有效的应变分布重构方法。

SHPB实验中试样形状和尺寸效应的数值模拟

文章采用有效的方法讨论了动态接触算法中罚函数因子K的合理数值,在此基础上,利用LS-DY-NA3D有限元动力分析软件模拟了SHPB实验过程。对于不同的试样长度、直径以及不同环厚的环形试样,分别对模拟结果进行了应力-应变曲线重构;发现当试样与压杆横截面不匹配时,SHPB实验将产生较大的误差,尤其是对于环形试样;同时发现对于小直径试样的SHPB实验存在一个极限误差;研究结论将对SHPB实验中试样尺寸的确定提供借鉴。

基于混沌遗传算法的非均匀应变分布重构研究

针对基本遗传算法在解决实际最优化问题时可能存在的收敛速度慢、易于陷入局部最优解等问题,提出从适应度排序标定和混沌算子嵌入两方面进行算法性能的改进。前者避免了传统适应度值计算方法中较小目标函数值导致的具有过大适应度值的个体对种群进化方向的影响,使得种群始终能够保持恒定的进化压差促进最优解的搜索;后者则增强了遗传算法局部搜索的能力,从而提高了近似最优解向全局最优解转化的可能性。在此基础上,建立了一种基于混沌遗传算法的光纤布拉格光栅(FBG)轴向非均匀应变分布重构方法,仿真算例表明,混沌遗传算法有效改善了非均匀应变分布重构算法的收敛性能,提高了重构的精度。讨论了算法中相关参数的设置对非均匀应变分布重构精度的影响。