基于Wav2vec2.0神经网络的轨道交通钢轨损伤压电阵列超声导波定位方法

鉴于普通超声波检测方法无法实现对轨道交通钢轨的长距离检测,基于超声导波的SHM(结构健康监测)技术难以从响应信号中提取损伤特征而影响损伤定位精度,提出了一种基于Wav2vec2.0神经网络的压电阵列超声导波定位方法对轨道交通钢轨损伤进行定位。基于压电阵列超声导波数据的特点,对该方法进行了简要介绍。搭建了钢轨损伤的超声导波检测系统,并利用该系统进行数据集的采集。采用ABAQUS有限元软件建立钢轨损伤超声导波检测三维有限元模型,并利用该模型进行数据集的采集。利用小波信号处理方法对超声导波试验信号进行重构,以达到信号去噪的目的;在仿真信号中加入随机噪声,将叠加随机噪声后的超声导波仿真信号作为补充数据集;通过计算模型中钢轨损伤定位的准确率和误差对模型的性能进行评估。结果表明,当迭代轮次达到第120次时,训练样本的准确率达到100%。利用基于Wav2vec 2.0神经网络的压电阵列超声导波定位方法可实现轨道交通钢轨损伤的准确定位。

多阵列超声导波频相联控激励下复合材料损伤聚焦成像方法

针对超声导波相控阵方法中相位控制参数缺少距离和频率变量的不足,提出了多阵列超声导波频相联控激励下复合材料损伤聚焦成像方法。相比于标准的超声导波相控阵技术,该方法通过在各阵元上设置不同的激励频率,实现了在复合材料板上对点的角度-距离聚焦扫查和损伤定位。首先,建立了多阵列超声导波频相联控激励聚焦信号模型;其次,设计了一种分布式多输入多输出(MIMO)线性阵列,对监测区域逐点聚焦扫查,并建立阵列超声导波损伤回波接收,运用多重信号分类(MUSIC)方法,实现复合材料损伤成像。玻璃纤维板的仿真和试验结果表明,该方法对复合材料具有较好的聚焦性能,较高的损伤成像和定位精度。

承力索可调节力压电式阵列超声导波传感器设计与损伤检测

针对现有无损检测方法难以准确检测包覆区承力索绞线结构损伤的问题,设计一种承力索可调节力压电式阵列超声导波传感器,并应用于包覆区承力索的外层股线损伤检测。基于螺旋坐标系求解超声导波在螺旋曲杆结构中的频散曲线分析其传播特性;基于模块化理念研制压电式超声导波传感模块、可调节力式压紧基座模块和探头校准模块;分析不同检测接触力对检测首波信号幅值的影响;最后搭建试验平台验证可调节力压电式阵列超声导波传感器对包覆区承力索绞线结构的外层股线损伤检测效果。结果表明,0~200 kHz范围内的L(0,1)模态、300~500 N的检测接触力具有较好的检测效果;反射端检测信号可判断检测区域内锚结夹包覆的断股情况并定位损伤位置,损伤定位误差可达0.38%。