基于多重小波分解和时间反转的结构冲击定位方法

    公开(公告)号:CN116165278A

    公开(公告)日:2023-05-26

    申请号:CN202310061858.8

    申请日:2023-01-19

    IPC分类号: G01N29/06 G01N29/44

    摘要: 本申请公开了一种基于多重小波分解和时间反转的结构冲击定位方法,其包括接收笛卡尔坐标系下监测区域上的每个所述传感器的冲击应力波信号并对每个冲击应力波信号根据多贝西小波基函数的尺度选择多个不同的多贝西小波基函数对所述冲击应力波信号进行分解、信号重构,归一化处理后,利用余弦相似度公式假定冲击源位置的所有时间反转信号波形相似度,并进行累乘得到该假定冲击源位置的像素值;计算所述监测区域内的多个假定冲击源位置的像素值,再根据像素值定位冲击源位置。本申请提出的方法采用多重多贝西小波基函数对冲击应力波信号进行分解、重构,削弱了边界反射和噪声等干扰信号对冲击定位的影响,提高了定位精度。

    基于超声导波转换模态提取的无基准损伤诊断成像方法

    公开(公告)号:CN111812207A

    公开(公告)日:2020-10-23

    申请号:CN202010705945.9

    申请日:2020-07-21

    IPC分类号: G01N29/06 G01N29/11

    摘要: 本发明公开了一种基于超声导波转换模态提取的无基准损伤诊断成像方法,包括:根据结构的厚度等信息采用半解析有限元方法理论分析获取受监测板上导波的频散曲线,通过频散曲线分析导波波速的传播特性、选取检测采用的导波频率和模态;在结构表面布置导波传感器阵列进行多路径的导波激励和接收,依据频散曲线通过模态重构法对采集到的超声导波信号进行模态分解,分别提取原有各模态信号和损伤导致转换模态信号,并依次计算每条传播路径转换模态信号时域能量作为路径损伤因子;将小于最大路径损伤因子1/2值的路径损伤因子归零,根据各路径的损伤因子对传感器阵列覆盖区域进行加权概率成像处理、形成结构的损伤诊断成像。

    一种基于子集窗长度优化算法的分布式光纤应变解调方法

    公开(公告)号:CN108896274A

    公开(公告)日:2018-11-27

    申请号:CN201810610348.0

    申请日:2018-06-14

    IPC分类号: G01M11/00 G01B11/16

    摘要: 本发明公开了一种基于子集窗长度优化算法的分布式光纤应变解调方法,该方法可以通过噪声方差及瑞利散射谱品质因素两个参数有效地指导用户对子集窗的大小进行最优选取,主要采用互相关分析计算参考瑞利散射谱和测量瑞利散射谱之间的偏移量,从而得到被测光纤中的应变信息,其中用于互相关计算的两组瑞利散射谱子集的长度通常是由用户基于经验定义的子集窗,而该子集窗对互相关计算的可靠性及应变测量的精度有着关键性影响,合理地优化子集窗对提高互相关可靠性及应变计算精度可以起到重要的作用。

    一种基于经验模态分解的撞击定位方法

    公开(公告)号:CN108195326A

    公开(公告)日:2018-06-22

    申请号:CN201711340879.4

    申请日:2017-12-14

    IPC分类号: G01B21/00 G01L5/00

    摘要: 本发明公开了一种基于经验模态分解的撞击定位方法,通过布设在待测结构上设置的传感器阵列以及小球的自由落体运动,对应力波接收端采集到的撞击信号进行经验模态分解,得到有限多个本征模函数,再结合能量重心定位方法,确定撞击源的位置坐标。本发明公开的撞击定位方法是通过经验模态分解法与能量重心定位法的结合来确定撞击位置即非损伤定位。本发明公开的撞击定位方法与传统的傅里叶分析和小波分析相比精度更高。

    基于超声导波的T型桁条缺陷定位方法

    公开(公告)号:CN108152375A

    公开(公告)日:2018-06-12

    申请号:CN201711373436.5

    申请日:2017-12-19

    IPC分类号: G01N29/04

    摘要: 本发明公开了一种基于超声导波的T型桁条缺陷定位方法,具体步骤:S1:通过半解析有限元方法理论分析得到T型桁条上传播的导波特性;S2:通过频散曲线和波结构选取用于检测的各个频率和模态;S3:在T型桁条端头沿环向布置导波传感器进行导波的激励和接收,传感器通过夹具固定,传感器与桁条表面耦合;S4:使用信号激励设备产生所选取频率的导波信号,S5根据每次选择的激励频率和模态波速通过回波信号和激励信号峰值间的时间差确定损伤的纵向位置,并根据具有不同横向缺陷敏感度的各个频率和模态的检测结果来确定横向缺陷位置。

    一种用于海洋管道超声导波检测的探头系统及其设计方法

    公开(公告)号:CN102175773A

    公开(公告)日:2011-09-07

    申请号:CN201010605979.7

    申请日:2010-12-24

    IPC分类号: G01N29/24 G01N29/04

    摘要: 本发明涉及一种用于海洋管道超声导波检测的探头系统及其设计方法,该探头系统包括多个探头系统单元模块、快锁机构、连接轴和容设在探头系统单元模块中的气囊,各个探头系统单元模块通过连接轴连接,且相邻的两个探头系统单元模块能绕连接轴旋转,构成柔性结构;连接成一体的各个探头系统单元模块圈裹在被测海洋管道外表面周向上,由快锁机构将首尾两个探头系统单元模块连接卡紧,呈环状定位在被测海洋管道外表面周向上;探头系统单元模块还以防水材料密封。其设计方法是将探头系统的探头环及探头环卡具系统采用模块化结构,探头环由多个探头系统单元模块组成,探头环卡具系统由各个卡具模块构成,通过连接轴互相连接,首尾用快锁机构锁紧,构成具有一定柔性的探头系统。

    一种基于多层次数据融合的主动式Lamb波损伤定位方法

    公开(公告)号:CN118584422A

    公开(公告)日:2024-09-03

    申请号:CN202410384432.0

    申请日:2024-04-01

    摘要: 本发明公开了一种基于多层次数据融合的主动式Lamb波损伤定位方法。激励多个频率的Hanning窗调制5周期正弦信号,获得多频率损伤散射Lamb波信号。利用Stockwell变换对损伤散射Lamb波信号进行滤波处理,采用Hilbert变换计算损伤散射Lamb波信号的上包络信号并提取飞行时间差和振幅特征。针对单一频率的损伤散射Lamb波信号,利用飞行时间差特征结合双曲线定位原理构造似然函数,利用振幅特征结合时间反转法构建先验概率密度函数,根据贝叶斯定理构建后验概率密度函数进行特征级数据融合的损伤位置概率分布估计。针对不同频率损伤散射Lamb波信号,应用线性无偏最小方差最优估计原理进一步进行决策级数据融合的损伤位置概率分布估计。利用本发明方法对复合材料的分层损伤进行了定位,结果表明该方法损伤定位精度较高。

    用于服役环境下飞行器复合材料结构损伤的监测方法及监测系统

    公开(公告)号:CN115753998B

    公开(公告)日:2024-08-27

    申请号:CN202211602596.3

    申请日:2022-12-07

    IPC分类号: G01N29/04 G01N29/44

    摘要: 本发明公开了一种用于服役环境下飞行器复合材料结构损伤的监测方法,包括步骤:(1)在待监测的飞行器复合材料结构表面按多簇‑分布式阵列结构布设传感器网络;(2)采用传感器网络进行实时导波信号的激励与采集,对所采集的导波时域信号进行滤波处理;(3)采用虚拟波束成型方法分别对滤波处理后的导波信号进行延迟‑叠加处理,获取N个单簇子阵列单元的延迟‑叠加输出信号,得到N个单簇子阵列单元的损伤像素值矩阵,将N个单簇子阵列单元的损伤像素值矩阵叠加,即可得到待监测的飞行器复合材料结构的损伤成像,从而确定待监测的飞行器复合材料结构的损伤位置等。本发明的监测方法能够对服役环境下飞行器复合材料结构损伤进行实时监测。

    复合材料气瓶全自动超声C扫描成像系统和成像方法

    公开(公告)号:CN117434156A

    公开(公告)日:2024-01-23

    申请号:CN202311397374.7

    申请日:2023-10-25

    摘要: 本发明公开了一种复合材料气瓶的全自动超声C扫描成像方法,其包括用超声相控阵单元获取所述复合材料气瓶的瓶身的多个扫查点的多个超声A扫信号流,将所述多个超声A扫信号流分别与其对应扫查点的位置信息相关联形成超声A扫数据,所述位置信息包括水平位置信息和周向位置信息;对所述超声A扫数据进行超声C扫声时差处理得到所述瓶身的第一超声C扫图像。本申请还公开了对应的系统。本发明针对复合材料气瓶,尤其是碳纤维复合材料气瓶的结构特征和材料属性,设计了检测系统和成像算法,检测效率高,能够实现碳纤维复合材料气瓶损伤的可视化实时成像。

    一种基于超声导波和深度学习的复合材料加筋板损伤识别方法

    公开(公告)号:CN115859074B

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202211322331.8

    申请日:2022-10-27

    摘要: 本发明公开了一种基于超声导波和深度学习的复合材料加筋板损伤识别方法,包括步骤:(1)在加筋板上粘贴传感器,进行超声导波信号的激励与接收,接收的超声导波信号包括无损数据及损伤数据;(2)将接收的数据根据数据类型及损伤位置用不同数字标签进行标注,建立数据库;(3)建立残差网络深度学习模型,并利用数据库中的数据对残差网络深度学习模型进行训练,得到训练后的模型;(4)利用所得的训练后的模型进行复合材料加筋板损伤识别,且在损伤识别过程中采用分步法分别识别数据类型及损伤位置。本发明的损伤识别方法将超声导波与深度学习技术相结合,并利用分类分步法,能准确损伤识别数据类型及相应的损伤位置。