项目名称: 无基准信号的复合材料层合板主动Lamb波损伤诊断方法研究

项目编号: No.51208390

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 建筑环境与结构工程学科

项目作者: 尹涛

作者单位: 武汉大学

项目金额: 25万元

中文摘要: 本项目旨在基于时间反转理论建立一种不依赖于健康基准信号的层状各向异性复合板损伤诊断方法。基于三维弹性理论与小波谱有限元(WSFE)方法建立层状各向异性复合材料Lamb波传播三维理论模型,并研究基于压电陶瓷晶片激励的层状复合材料基体Lamb波模态调谐机理及影响因素;提出一种基于Reddy高阶剪切变形板理论和WSFE方法的Lamb波传播模型,满足低阶Lamb波模态精度情况下显著减少计算量,并发展一种含常见类型损伤波传播高阶板理论模型;基于提出的含损伤Lamb波传播模型着重研究层状各向异性复合板局部损伤对Lamb波传播特性及时间反转效应的影响,并深入探讨以时间反转重构信号主、旁瓣分析为基础的损伤区域加权复合成像定位、损伤类型判别以及几何参数定征方法。通过实验全面验证所提出理论、模型及方法的正确性和可行性,以期为复合材料结构导波无损检测领域提供新思路及相关理论支撑与试验依据。

中文关键词: 复合材料层合板;时间反转;损伤诊断;贝叶斯理论;谱有限元法

英文摘要: The project is intended to develop a baseline-free damage diagnosis methodology for anisotropic laminated composite plate structures based on the time reversal theory. Following the three-dimensional elastic theory and wavelet-based finite element method (WSFE), the Lamb wave propagation model for anisotropic laminated composities are proposed, and the mechanism and influencing factors of Lamb wave-mode tuning for anistropic laminated composites using the pizeoelectric ceramic wafers are investigated. In addition, a Lamb wave propagation model based on Reddy's higher-order shear deformation plate theory and WSFE method is developed, where the accuracy of low-order Lamb wave modes are satisfied and the computational cost is significantly reduced. Furthermore, a Lamb wave propagation model with higher-order plate theory including common types of damages is also proposed. Furthermore, utilizing the proposed Lamb wave propagation model with damages, the project is focused on the influence local damages of anisotropic laminated composite plates on the Lamb wave propagation and time reversal properties. Based on analyzing the side and main bands of the reconstructed signals, the methodology for weighted composed imaging of damaged areas, damage type identification and geometric parameter characterization are investiga

英文关键词: Laminated composite plate;time reversal;damage diagnosis;Bayesian theorem;spectral finite element method

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

基于表格数据的深度学习方法
专知会员服务
35+阅读 · 2021年10月19日
专知会员服务
55+阅读 · 2021年10月12日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年8月24日
专知会员服务
34+阅读 · 2021年5月10日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年1月29日
【KDD2020】自适应多通道图卷积神经网络
专知会员服务
119+阅读 · 2020年7月9日
专知会员服务
26+阅读 · 2020年3月6日
已删除
德先生
53+阅读 · 2019年4月28日
这一次,彻底解决滚动穿透
IMWeb前端社区
34+阅读 · 2019年1月4日
【工业智能】风机齿轮箱故障诊断 — 基于振动信号
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
23+阅读 · 2020年9月16日
小贴士
相关VIP内容
基于表格数据的深度学习方法
专知会员服务
35+阅读 · 2021年10月19日
专知会员服务
55+阅读 · 2021年10月12日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年8月24日
专知会员服务
34+阅读 · 2021年5月10日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年1月29日
【KDD2020】自适应多通道图卷积神经网络
专知会员服务
119+阅读 · 2020年7月9日
专知会员服务
26+阅读 · 2020年3月6日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员