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基于Lamb波混合成像算法的薄板结构损伤定位
  • ISSN号:1674-3644
  • 期刊名称:《武汉科技大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TH878[机械工程—仪器科学与技术;机械工程—精密仪器及机械] TB302[一般工业技术—材料科学与工程]
  • 作者机构:武汉科技大学机械自动化学院,湖北武汉430081
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51278084)
中文摘要:

针对传统椭圆法和双曲线法对结构损伤定位不精确的问题,提出了一种基于Lamb波的混合成像算法。该算法将椭圆法和双曲线法相结合,在使用相同数量传感器的条件下提高对信号数据的利用率,从而提高损伤定位的精度。通过有限元仿真对该算法进行验证,即建立一个无损伤模型和多个有损伤模型,模拟压电传感器以双面同相的激励方式获得单一模态的Lamb波,从而获得损伤的反射信号。用混合成像算法和传统椭圆法对仿真模型分别进行损伤定位。成像结果对比表明,混合成像算法对损伤的定位更精确,而且在结构有多处缺陷的情况下能检测到传统椭圆法无法识别出的损伤。

英文摘要:

Aiming at the inaccuracy of structural damage location using traditional ellipse and hyperbola methods,a hybrid imaging algorithm based on Lamb waves is proposed.It combines ellipse method with hyperbola method to improve the utilization efficiency of signal data from the same number of sensors and the accuracy of damage location.The algorithm is verified by finite element simulation.A damage-free model and several damage models are established to simulate that piezoelectric sensors receive a single mode Lamb wave by the double-sided in-phase incentive method,and then reflection signals of the damages are obtained.The hybrid imaging algorithm and traditional ellipse method are used to detect damages in the models.The comparison of imaging results shows that the proposed hybrid imaging algorithm is more accurate in damage location and can identify multiple defects in the same structure which are beyond the identification ability of ellipse method.

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期刊信息
  • 《武汉科技大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:武汉科技大学
  • 主办单位:武汉科技大学
  • 主编:孔建益
  • 地址:湖北武汉市青山区
  • 邮编:430081
  • 邮箱:WKDZRXB@WUST.EDU.CN
  • 电话:027-68862317 68862620
  • 国际标准刊号:ISSN:1674-3644
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1608/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 中国学术期刊(光盘版)《CAJ-DC》执行优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:5236