智能材料结构损伤的分形神经网络诊断方法

针对智能复合材料的损伤诊断问题提出了采用人工神经网络将材料结构表面上的裂纹与材料内部的应力变化相结合的诊断方法。光纤珐珀传感器的小体积和高精度使之很适合于埋置在复合材料内部感受材料内部应力变化。而材料结构表面的裂纹是其内部受损伤的外在表现 ,根据裂纹在结构表面上的分布特征用分形的方法把表面的裂纹量化 ,获得其分维值 ,和内部的应力变化一起作为特征值输入到神经网络 ,利用神经网络的非线性处理能力进行在线的材料损伤识别。在一块 3 5cm× 3 5cm的复合材料试件上的实验结果表明这一方法是可靠的、有效的 。

基于分形理论的智能材料结构的损伤诊断

针对智能复合材料的损伤诊断问题,提出了采用人工神经网络将材料结构表面上的裂纹与材料内部的应力变化相结合的诊断方法。光纤法珀传感器的小体积和高精度适合于埋置在复合材料内部感受材料内部应力变化。而材料结构表面的裂纹是其内部受损伤的外在表现,根据裂纹在结构表面上的分布特征用分形的方法把表面的裂纹量化,获得其分维值,和内部的应力变化一起输入到神经网络,利用神经网络的非线性处理能力进行在线的材料损伤识别。在一块35cm×35cm的复合材料试件上的实验结果表明,此方法是可靠的、有效的,完全可以进行材料损伤的在线监测以及进一步的材料寿命预测。

智能材料结构自修复的策略研究

并非结构的任何微小损伤都会加以维修,即结构损伤修复的实时性要求要弱于诊断的实时性。对智能材料与结构在实时获得结构诊断信息条件下的自修复策略问题进行了研究,应用马尔可夫过程描述智能材料结构的劣化过程,以单位时间费用最低为目标的自修复策略,给出了计算修复阀值的具体算法并用具体的实例说明了计算过程。

光纤智能复合材料结构的研究

本文介绍了一种光纤智能复合材料结构的研究情况。在这种智能复合材料结构中，采用了偏振型光纤传感器构成了载荷自诊断系统、液芯光纤组成了损伤自诊断自修复系统。此外，在结构中还埋置了形状记忆合金丝网络，对增强结构强度、改善自修复的质量均起到了良好的作用。

多重分形的智能材料损伤诊断应用

多重分形谱所蕴含的信息比单一的分数维要深刻而全面 ,在解决实际问题中多重分形主要用来描述物理量不均匀的随机概率分布。在智能复合材料有损伤前后其内部状态从平衡到不平衡 ,再到更高层次的平衡过程中受力的空间分布发生变化 ,利用多重分形方法将这一不平衡程度进行量化 ,多重分形谱Dq-q从平缓到陡峭的变化反映了分形结构复杂性的增加 ,反映了材料内部应力分布不均匀性的增加。数据仿真计算结果和对在一块埋置有 5× 5传感光纤阵列的复合材料试件实测数据的计算结果表明该方法的有效性与实用性。

智能材料损伤检测的多重分形应用

多重分形谱所蕴含的信息比单一的分数维要深刻而全面,在解决实际问题中多重分形主要用来描述物理量不均匀的随机概率分布。在智能复合材料有损伤前后其内部受力的空间分布发生变化,利用多重分形方法将其量化,多重分形谱从平缓到陡峭的变化反映了分形结构复杂性的增加和材料内部应力分布不均匀性的增加。数据仿真计算结果和对在一块埋置有5×5传感光纤的复合材料试件实测数据的计算结果表明该方法的有效性与实用性。

智能结构中光纤智能夹层系统的研究

根据光纤自诊断系统模块化、集成化要求,提出并研制了光纤智能夹层。这种智能夹层易于制作,且制作过程中光纤传感器完好率达100%,智能夹层的埋入对复合材料拉伸强度影响较小。在此基础上,对光纤智能夹层试件进行了轴向拉伸试验。试验表明,在一定应变范围内,单膜交错光纤中光强-应变之间具有良好的线性关系,可以在埋入复合材料之前进行标定。利用智能夹层内的光纤传感器网络和先进的信息处理技术,可以建立结构损伤主动、在线和实时监测系统。

基于光纤智能夹层传感结构的应力测量研究

制作了一种模块化的光纤传感夹层,对夹层内的光纤传感器的应力特性进行了实验研究。分析了应变对传感系数的影响,对埋入到光纤智能夹层中的两种光纤传感器的输出特性进行了比较。实验结果表明:光纤Bragg光栅传感器的波长漂移与应变之间具有理想的线性关系,但应变灵敏度由1.2pm/με降至1.15pm/με;由于制作工艺的局限,对于非本征F-P光纤传感器,当应变达到350με后,应变与载荷具有较好的线性响应。与非本征F-P光纤传感器相比,光纤Bragg光栅传感器是光纤智能夹层首选的应变传感器。将埋入了Bragg光栅传感器的智能夹层粘贴于某型飞机的翼-身连接构件内部进行监测,实验结果为光纤智能夹层应用于复合材料结构的应变监测提供了参考。

复合材料结构损伤的属性理论综合评估

为获得一种实时判别复合材料结构损伤的方法研究了属性测度及其识别。用材料结构的应力变化和表面短裂纹群作为特征矢量对结构的状态进行离散化处理 ,将属性测度识别方法应用于各离散状态的识别 ,从而对材料结构的损伤程度进行评估。实验表明这种方法的综合识别效率优于径向基函数神经网络 ,为研究复合材料结构的损伤在线识别提供了一种研究方法。

编入碳纤维编织复合材料的光纤光学性能实验研究(英文)

三维编织复合材料是当前先进复合材料领域研究的热点并已开始广泛应用于航空航天等许多领域。三维编织复合材料具有很多优点 ,但这种材料的性能也较复杂。文中提出一种研究三维编织复合材料性能的新方法 ,也即将光纤传感器多个编入编织复合材料实现编织智能复合材料 ,以监测三维编织复合材料的 RTM工艺过程 ,研究其力学性能及监测其在使用过程中的健康状况。对于光纤传感器而言 ,光纤的光学性能的好坏同光纤传感器的性能密切相关 ,因此 ,着重通过实验提出了一种光纤编入三维编织复合材料的方法并对光纤编入材料前后及编入后随材料进行 RTM固化前后的光学性能进行了测试对比研究。

基于主动Lamb波和小波变换的二维结构损伤定位研究

基于主动监测技术,将结构健康和损伤状态下的Lamb波激励响应信号进行对比,两者的差信号实际上是激励信号通过损伤折射后被接收到的类似声发射源产生的一种信号。该信号与激励响应信号比较将有时间延迟,通过Gabor小波变换确定时间延迟,从而获取损伤位置信息。实验证实这种位置信息是可靠的。

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。

基于支持向量回归机的机翼盒段结构健康监测研究

针对大型飞行器结构的健康监测问题,提出采用光纤光栅型智能结构监测方法对机翼盒段进行载荷监测。对埋置的光纤光栅传感器的光谱进行了分析,研究了光纤光栅传感器中心波长变化与载荷位置的关系。采用支持向量机研究机翼盒段载荷自诊断问题,并对支持向量机的相关调整参数进行了优化,预测结果与广义回归神经网络进行对比。结果表明,支持向量机的网络测试误差为0.23%,预测精度明显高于广义回归神经网络。实验证明该方法在训练样本较少时,仍然能有效地判定载荷位置,系统的辨识力较高。

大型飞机的发展对结构健康监测的需求与挑战

结构健康监测目前是国内外研究的热点,飞行器结构是结构健康监测技术的一个重要应用对象。飞行器结构健康监测技术从实验室研究走向实际工程应用需要进行大量的试验验证研究。

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。

基于主动监测技术的结构冲击损伤BP神经网络识别

将BP神经网络用于复合结构材料的健康监测中,在结构健康主动监测技术基础上采取了一种基于最小二乘法拟合处理后提取损伤特征值的波形诊断方法,即考虑到主动监测信号的幅值的衰减主要受传播距离与损伤两大因素影响,通过最小二乘法拟合出波形的衰减系数,将该衰减系数作用于样本波形和仿真波形以剔除传播距离对主动监测信号幅值的影响,突出损伤的作用,再从预处理后的主动监测信号波形中提取损伤特征值作为神经网络的输入以实现波形诊断。通过在碳纤维材料上的实验,验证了该神经网络在损伤识别上的可靠性。

光纤智能夹层制作工艺及试验研究

根据智能结构中光纤自诊断系统模块化要求,制作出光纤智能夹层。这种智能夹层不仅具有在光纤接头部位未出现断裂及智能夹层中光纤传感器未出现损坏的特点,而且具有光纤传感器的高灵敏度特性,可以铺设于复合材料表面或埋入复合材料内部。在此基础上,对智能夹层试件分别进行了轴向拉伸和四点弯曲试验。试验表明:在一定应变范围内,单膜交错光纤中光强-应变之间具有良好的线性关系,可以在埋入复合材料之前进行标定。利用智能夹层中光纤传感网络或自诊断模块,可以实现对智能结构的在线监测。

基于虚拟仪器技术的复合材料损伤实时监测系统软件开发

本文将虚拟仪器技术和主动监测技术相结合 ,研制了一种新型复合材料损伤监测系统。该系统可以实时监测蜂窝复合材料及碳纤维层合板的冲击损伤。文中介绍虚拟仪器的软件开发技术 ,着重论述了 HP VEE与 MATL AB及 Visual C++间接口的实现方法。

Kohonen神经网络在复合材料损伤主动监测技术中的应用

主动监测技术是近几年来发展起来的复合材料损伤监测的新技术。本文将Kohonen自组织特征映射神经网络与主动监测技术相结合应用于复合材料损伤监测中。该方法具有结构算法简单、无导师监督学习和侧向联想等功能。根据此方法及虚拟仪器技术 ,设计开发了相应的复合材料结构损伤监测系统。经复合材料损伤监测实例验证 。

基于光纤智能夹层的车架有限元分析与试验研究

以某型轻卡车架为研究对象,建立了车架有限元模型,提出采用光纤智能夹层结构分析弯曲、扭转工况下车架的应力分布。采用波分复用形式构建了分布式光纤智能夹层传感器网络,对车架在弯曲、扭转工况下车架关键点的应力分布进行了试验研究,并用Patran软件进行了车架结构静强度的有限元分析。试验结果与有限元模拟结果吻合得较好。该研究结果为同型车型开发、改型及优化设计提供了技术手段和依据。