FBG传感器在起重机械局部损伤监测中的应用研究

光纤布拉格光栅(Fiber Bragg Grating,FBG)传感器自身应变传递特性和敏感范围波动较大,在应用过程中缺少结合被测结构性能和FBG传感器本身结构特点的应用方法。为此,研究FBG传感器在起重机械局部损伤监测中的应用。根据起重机械的内部振动状况构建损伤模型,在FBG传感器光纤的同一位置放置两个不同的Bragg光栅,并根据波长变化采集局部损伤数据,将采集到的数据输入自回归滑动平均模型(Autoregressive Moving Average Model,ARMA)中,提取损伤状态,完成起重机械局部损伤监测。实验结果表明,所提方法的反馈时间低于0.25 ms,监测到的应变数据与实际应变数据差距相近,监测的损伤部位与设定损伤部位一致,证明该方法监测反馈效率和监测精度高,监测效果好,适用于各种环境下的起重机械局部监测工作。

颅脑损伤监测设备的研究现状与发展展望

介绍了当前国内外颅脑损伤监测设备的研究现状和发展历程,分析了颅内压监护仪、脑电图仪和近红外脑功能成像仪等有创和无创颅脑损伤监测设备的工作原理、技术特点以及存在的不足,指出了多模态监测和人工智能大数据分析是未来颅脑损伤监测设备的发展方向。

基于压电传感器对L形钢管混凝土柱-带楼板钢梁节点试件的损伤监测

提出一种基于压电智能骨料对梁柱节点损伤进行实时监测的方法。以柱轴压比为变量制作3个L形钢管混凝土柱-带楼板钢梁节点试件,将一对压电陶瓷传感器预埋入试件节点核心区,对试件柱顶进行水平低周往复试验。通过对比不同加载阶段传感器接收到的压电信号幅值,实现对节点核心区损伤的实时监测。为使损伤状态更精准与直观,最后在小波包分析法的基础上采用均方差法建立损伤指数,对其进行量化处理。结果表明,试验现象与监测结果相符,此方法能有效对L形钢管混凝土柱-带楼板钢梁节点试件进行较准确的实时监测。

高强钢管超高性能混凝土柱地震损伤监测

在带肋高强钢管超高性能混凝土柱(UHPCFHSST)内埋设压电智能骨料,钢管外壁粘贴压电陶瓷片,采用主动波动法对UHPCFHSST在往复加载过程中柱端的损伤情况进行监测,通过小波包分析方法对监测数据进行分析,探究循环往复荷载作用下管内核心混凝土损伤和管壁界面剥离损伤过程。结果表明,损伤状态下信号的到达时间比健康状态下的到达时间更晚,且信号的幅值更低。核心混凝土和界面剥离损伤指数随加载等级和加载循环次数的增加而增大,界面剥离损伤先于核心混凝土内部损伤产生。损伤监测结果与试件的滞回曲线、骨架曲线的承载力变化趋势具有较好的一致性。研究结果表明,利用压电智能骨料和压电陶瓷传感器能对管内核心混凝土和管壁届面剥离的损伤过程进行有效监测。

基于MXene/CNT薄膜传感器阵列的复合材料冲击定位及损伤监测

复合材料层合板在服役过程中易受到冲击损伤,对结构产生不利影响。冲击引发的复合材料内部结构损伤能够缩短复合材料的使用寿命。因此,对于复合材料层合板冲击定位及损伤监测是必要的。以碳纳米管(CNT)和MXene薄膜为代表的新型碳纳米材料具有独特的纳米级结构和优良的物理性能。将MXene/CNT薄膜传感器阵列布置于监测范围内,提出了一种适用于传感器阵列的定位算法,该算法可以准确地计算和定位到监测区域的冲击位置。同时,可根据传感器相对电阻变化率判断试件损伤情况。最后,使用超声C扫描设备对结果进行对比验证。试验结果表明,传感器阵列响应计算结果与实际冲击位置吻合,且传感器相对电阻变化率与损伤严重程度相关。

基于有限元方法的水利工程隧道结构损伤监测模型研究

在对水利工程隧道结构损伤监测过程中,传统的监测方法存在监测误差大、监测时间过长等问题。针对这些问题,提出利用压电智能传感器与结合应力波传播,并利用有限元方法构建水利工程隧道结构损伤监测模型。对研究模型的使用效果进行分析,结果表明,模型探测精确率为92%,所获专家平均评分为92分、91分,均高于对比模型。综上,研究提出的水利工程隧道结构损伤监测模型,可以提高对隧道结构损伤状态的监测。

基于碳纳米纸传感器和深度学习的碳纤维复合材料损伤监测

纤维增强树脂基复合材料损伤机理复杂,为保证其长期稳定应用,需要采用先进的健康监测技术对其进行损伤监测。基于碳纳米纸传感器可灵敏监测电阻变化,对碳纤维增强聚合物(carbon fibre reinforced polymer composite,CFRP)复合材料进行冲击损伤监测,并设计出一套基于人工神经网络(artificial neural network,ANN)深度学习算法的损伤监测系统。通过数据分析可知,该系统可长期有效地监测CFRP的损伤发生与位置预测,且损伤位置精确度高达92%。该损伤监测系统可实现对复合材料健康状况的评估。

基于机器学习的复材装配制孔微损伤监测方法研究

研究旨在开发一种基于机器学习的复合材料装配制孔微损伤监测方法,针对碳纤维增强复合材料(CFRP)在制孔加工过程中容易产生的分层损伤等问题,通过采集力学信号、声发射信号和温度信号方式,利用机器学习模型实现对碳纤维增强复合材料(CFRP)制孔微损伤的实时监控。研究内容包括理论研究、实验研究、信号处理、模型构建及监测系统设计等,从而形成一套基于工艺参数及刀具角度耦合约束下的复材制孔微损伤控制方法,并达到一定的技术指标,为后续研究指明了方向。

基于时间反演法的轴压木柱损伤监测实验研究

针对工程中木柱在轴压荷载下易破坏问题,采用压电时间反演理论对轴压木柱进行损伤监测实验研究,并以基于时间反演的聚焦信号峰值的损伤指数D1和基于时间反演重构信号和激励信号相关系数的损伤指数D2进行损伤监测定量评估。实验结果表明:聚焦信号峰值与重构信号和激励信号的相关系数均与损伤程度密切相关;随着轴压荷载的增大,木柱损伤程度逐渐增大,两个损伤指数均随损伤程度的增大而增大;时间反演法具有良好的自适应聚焦效果,能有效提高信号信噪比。时间反演法可为相关专业学生开展木结构损伤检测和健康监测提供理论基础。

濒危物种保护与管理中野生动物类固醇激素的无损伤监测研究进展

保护生理学是一门新兴的多学科交叉学科,帮助了解濒危物种因环境变化而产生的生理反应,从而寻找可能的干预方案,使其免于灭绝。本文综述了濒危动物保护中涉及的各种非侵入性激素监测方法和内分泌研究。非侵入性激素监测方法已成功地用于了解基本生殖生物学,妊娠诊断和广泛的圈养动物和野生动物的福利,这项技术将直接或间接地有助于保护濒危动物。本文综述了无损伤激素监测在濒危物种有效管理和保护中的应用。

基于分段序列联合学习网络的光收发机IQ损伤监测

光收发机同相/正交损伤监测是光通信系统实现可靠传输不可或缺的技术。提出了分段序列联合学习网络来监测相干光收发机中的IQ损伤。SSLN通过处理分析经DSP处理后的接收信号,找到数据中隐含的发射机(Tx)IQ损伤特征和接收机(Rx)的IQ损伤特征,建立映射关系。对100 km标准单模光纤上的100-Gbaud QPSK/64QAM信号传输进行了数值模拟,以评估SSLN的性能。数值模拟结果表明,当多个损伤同时存在时,所提出的SSLN能够准确有效地监测Tx和Rx的IQ损伤。

应用小波分析及主动监测技术的复合材料损伤监测

用小波分析作为信号处理工具将能对被分析信号进行更细致分析 ,获得比傅立叶分析更多的信号特征。本文研究采用主动监测技术 ,利用压电传感器及驱动器对结构进行实时大面积监测 ,同时引入先进信号处理方法 -小波分析对检测信号进行时频局部化处理 。

应用应力波技术的蜂窝结构损伤监测

蜂窝夹层复合材料结构是复合材料在飞机上所采用的一种重要形式。文中采用基于压电元件的应力波技术对蜂窝夹层结构的脱粘损伤进行了监测研究 ,研究采用梁及板两种典型结构试件 ,并采用小波分析对应力波检测信号进行了数据处理 ,提取了两种可有效表征脱粘损伤的应力波因子 ,初步实现了一套蜂窝夹层结构损伤的实时在线监测系统。

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 。

采用压电片阵列传感进行损伤监测的研究

运用智能材料和智能结构的基本思想，采用压电片阵列对结构的损伤进行监测，通过传感器所得到的结构的动态应变信息来反映结构的损伤程度和损伤位置。从实验结果来看，监测效果比较理想，为今后进一步研究太空柔性结构的健康监测奠定了良好的基础。

基于主动监测技术的蜂窝夹芯结构损伤监测研究

目前 ,复合材料主要是以蜂窝结构的形式应用于飞机结构中。将应力波因子 (SWF)技术与智能材料结构技术相结合 ,对蜂窝夹芯复合材料的损伤实现在线、主动监测。提出了先将应力波的时域波形微分后再进行傅立叶变换的方法 ;验证了应力波在蜂窝夹芯复合材料中传播时 ,其峰—峰值随距离增大呈指数衰减 ,并提出一种基于最小二乘法的新型应力波因子技术 ,可有效的剔除传播距离对信号峰—峰值的影响 ,提高了损伤判别的可靠性和准确性。

小波分析与神经网络在结构损伤监测中的应用

采用小波分析对获得的结构动力响应进行小波分解,根据各种响应信号对损伤的灵敏度选择损伤特征,从而识别结构出现损伤的时刻,以实现对其监控;分别对结构第一层位移响应信号和加速度响应信号做小波包分解得到各频段能量的特征向量,并分别作为特征参数输入到BP神经网络中实现损伤识别;比较了位移响应信号和加速度响应信号对损伤识别的灵敏性.模拟算例表明,小波分析和BP神经网络联合运用能准确地诊断结构损伤时刻、损伤位置和程度,具有一定的可行性.

基于压电阻抗技术的混凝土剪力墙裂缝损伤监测

简要阐述了基于压电阻抗法的结构损伤监测技术基本原理,指出了该项技术的优点。结合压电阻抗法及混凝土结构的特点,提出了针对混凝土裂缝损伤监测的传感器布置策略。最后,利用有限元软件对基于压电阻抗技术的混凝土裂缝损伤监测技术进行数值模拟研究。在研究中,建立了黏贴有压电陶瓷传感器列阵的混凝土剪力墙模型,模拟了墙体由健康状态逐渐向失效状态发展的4个阶段。研究结果显示,传感器列阵能够很好地对混凝土剪力墙损伤及其发展情况进行监测。对损伤的定量分析和定位分析结果也与实际情况相吻合。

基于径向基函数神经网络的编织复合材料结构脱层损伤监测研究

鉴于传统的BP网络的速度慢和局部极小值问题,以及针对基于实验数据训练神经网络存在样本不足的缺陷,文中提出了利用径向基函数(Rad ial Base Function,简记为RBF)神经网络通过有限元方法对含有脱层损伤的复合材料试件进行数值模拟,把前五阶弯曲模态频率进行修正,以修正后的前五阶弯曲模态频率再经过归一化处理构建训练样本的新思路,将实验模态分析结果经归一化处理后送入训练好的RBF神经网络进行预测,从而实现对编制复合材料梁的脱层损伤定位和损伤程度评估。最后给出了编织复合材料结构损伤大小伤识别及定位的算例,仿真结果表明RBF神经网络速度快,稳定性好,精度高,在复合材料结构损伤监测中具有光明的应用前景和重要的工程应用价值。

一种新颖的光纤传感阵列及其神经网络处理——适用于机敏材料与结构的损伤监测

一种新颖的光纤传感阵列及其神经网络处理——适用于机敏材料与结构的损伤监测＊杨建良向清黄德修（华中理工大学光电子系）郭照华＊＊（湘潭大学）０引言飞机、舰船或建筑物中的复合材料部件与结构，常会由于外力或疲劳产生各种难以目测的损伤，传统的ｘ射线分析与Ｃ扫描...