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基于小波神经网络的三维编织复合材料损伤声发射源定位方法研究

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摘要

第一章 绪论

1.1 课题研究的背景和意义

1.2 国内外复合材料检测现状

1.2.1 射线检测技术

1.2.2 声发射检测技术

1.2.3 超声检测技术

1.2.4 传感器检测技术

1.2.5 其他检测方法

1.2.6 声发射检测方法与其他无损检测方法的比较

1.3 本课题研究的内容和组织结构

第二章 三维编织复合材料的声发射检测技术研究

2.1 三维编织复合材料

2.1.1 三维编织复合材料发展概况

2.1.2 三维编织复合材料的特点

2.1.3 三维编织复合材料结构的分析

2.2 声发射技术

2.2.1 声发射发展概况

2.2.2 声发射的应用领域

2.2.3 三维编织复合材料声发射测试机理

2.2.4 声发射技术在三维编织复合材料中的应用情况

2.2.5 声发射研究存在的问题

2.3 声发射源定位概述

2.3.1 声发射源定位步骤

2.3.2 复合材料的损伤定位

2.3.3 声发射源定位技术

2.3.4 影响声发射源定位精度的原因

2.4 小结

第三章 基于数学形态学的声发射信号滤波方法分析

3.1 数学形态学的发展

3.2 数学形态学的基本运算

3.2.1 二值腐蚀和膨胀

3.2.2 二值开运算和闭运算

3.3 基于形态学的复合材料滤波器噪声处理

3.3.1 噪声模型

3.3.2 滤波器的设计

3.3.3 滤波器对声发射噪声的处理

3.4 基于数学形态滤波器声发射信号处理

3.5 小结

第四章 基于小波神经网络算法的声发射源定位研究

4.1 小波神经网络

4.1.1 小波理论

4.1.2 典型的神经网络

4.1.3 小波神经网络概述

4.1.4 小波神经网络与BP神经网络的比较

4.2 改进的小波神经网络设计

4.2.1 输入输出的维数设计

4.2.2 激励函数

4.2.3 隐含层及节点选择

4.2.4 学习算法的改进

4.3 蛙跳算法

4.3.1 群体智能优化算法

4.3.2 蛙跳算法的数学模型

4.3.3 算法的运行过程

4.4 基于蛙跳算法的小波神经网络实验数据分析

4.4.1 实验数据采集

4.4.2 蛙跳算法的优化参数设置

4.4.3 钢板实验数据分析

4.5 小结

第五章 三维编织复合材料声发射源定位实验研究

5.1 实验平台及采集系统

5.1.1 硬件平台

5.1.2 软件平台与实验参数设置

5.2 声发射源定位实验的准备与声发射信号的预处理

5.2.1 实验参数的设置

5.2.2 实验准备阶段的流程

5.2.3 声发射信号的预处理

5.2.4 不同材料声发射信号的衰减实验

5.3 钢板声发射源定位实验

5.3.1 钢板测速实验

5.3.2 钢板四点定位实验

5.4 碳纤维单向层合复合材料发射源定位实验

5.4.1 碳纤维单向层合复合板横向测速实验

5.4.2 碳纤维单向层合复合板纵向测速实验

5.4.3 时间差的相关性分析提取法

5.4.4 碳纤维单向层合复合板的四点定位实验

5.5 三维编织复合材料发射源定位实验

5.5.1 三维编织复合板横向测速实验

5.5.2 三维编织复合板纵向测速实验

5.5.3 测速数据的分析与定位算法的改进

5.5.4 三维编织复合板四点定位实验

5.6 材料实际损伤定位

5.6.1 碳纤维单向层合复合材料损伤定位

5.6.2 三维编织复合材料损伤定位

5.7 小结

第六章 总结与展望

6.1 本文总结

6.2 未来工作与展望

参考文献

攻读博士学位期间的科研成果

附录

致谢

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摘要

三维编织复合材料具有高比强度、高比刚度等优点,因而在火箭、卫星、飞机上获得大量应用,最近更普及到汽车、轮船、建筑等领域。然而,复合材料在加工过程中容易产生多种缺陷,实际应用中材料也会产生损伤,使得材料的结构性能下降。声发射检测技术可对复合材料进行在役检测,确定声发射源的信息,找出声发射源的位置,对复合材料的早期损伤部位确定具有重要意义。
  本文对国内外声发射检测技术进行广泛研究的基础上,利用声波在复合材料中发生波型反射、折射、转换等现象特性,结合声波的传播速度和衰减特性,运用时差定位法,对三维编织复合材料进行声发射源定位。
  本文采用声华科技的SAEU2S声发射系统,在三维编织复合材料上,利用断铅实验模拟声发射源,检测声波的传播速度和衰减特性,确定声发射传感器的布局,通过对复合材料内部缺陷的实时声发射监测,分析材料损伤情况下的声发射信号,通过幅值、能量、振铃数与持续时间等关联图分析,确定材料的损伤位置。
  在实验过程中,首先采用数学形态学方法有效去除环境噪声与人为噪声干扰,针对去噪后的声发射信号,采用相关性分析法寻找多路信号相关密切程度,确定时间差截取的起始参考点;综合使用声发射信号的特征参数,运用小波神经网络进行损伤定位计算,结合蛙跳算法,改善收敛性能,提高运算精度,有效改进损伤定位精度,相比传统定位方法,试件测试板的损伤定位精度误差在10%左右,并进一步分析了造成定位误差的原因。
  本文的相关研究方法可以对包括声源位置以及严重性程度等声发射源基本信息进行有效地确定,精确地判定出试件的损伤位置,最大程度的降低了漏定位与伪定位。本文的工作对于保障实际应用对象的安全性,具有重要的理论与实践意义,对于丰富和提高三维编织复合材料的无损检测手段,具有重要的指导价值。

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