基于Lamb波和典型相关分析的复合材料结构损伤监测

为了监测复合材料尾翼结构在受载条件下的健康状况变化,该文提出了一种基于超声导波和典型相关分析的结构健康监测方法。首先,将代表结构健康状况的基准信号和损伤信号之间的相关系数定义为损伤指数,通过典型结构试验确定损伤指数阈值。然后,在载荷施加的过程中以损伤指数超过该阈值的信号路径数量作为衡量结构健康状态的结构损伤指标,通过监测该指标的变化掌握结构的健康状况。在全尺寸复合材料尾翼损伤演化监测实验中,验证了该方法对于复合材料飞行器结构损伤扩展监测的有效性。研究结果表明,结构损伤指标的变化可以反应结构健康状况的变化趋势,在役结构健康监测方法可以实现对复合材料尾翼结构的实时监测。     

混凝土裂纹识别系统硬件设计

针对现有监测方法不能实时监测混凝土结构实际损伤的问题,设计了基于网格信息采集的混凝土结构裂纹识别系统,讨论了该系统的基本组成和工作原理,重点对其硬件系统进行了研究。该系统能实时地监测混凝土结构的实际损伤情况,可广泛应用于桥梁、水坝和其他大型混凝土结构的损伤监测。     

基于支持向量机的飞行器健康诊断方法

为解决飞行器关键结构部件裂纹损伤的有效监测,及时发现潜在的安全隐患,避免灾难性事故的发生,采用先进的声发射技术对某军用飞行器真实关键结构部件的健康状态进行监测.使用小波包分析方法对所募集的飞行器结构部件声发射信息进行分解,提取能反映结构裂纹损伤信息的范数特征向量,作为支持向量机健康状态监测器的输入,对其进行训练和健康诊断研究.提出了一种由声发射信息范数特征向量与支持向量机相结合对飞行器结构裂纹损伤进行有效识别的新方法.在某军用飞行器真实结构部件的裂纹损伤试验中,运用该方法对其健康状态进行监测研究表明,该方法可准确诊断其裂纹损伤,为飞行器结构部件健康状态的有效监测提供了新途径.     

基于分布式光纤传感的防热结构损伤识别研究

防隔热结构已大量应用在工程中,其健康状态对结构安全至关重要。为了监测隔热层粘接结构的健康状态,该文提出了一种基于分布式光纤传感器的防热粘接结构的损伤识别和监测方法。利用有限元法对带损伤试件承受弯曲载荷的过程进行了数值模拟,通过模拟的应变结果确定含有脱粘、裂纹两种损伤试件的应变趋势,作为判断结构失效的分类依据。通过对带有脱粘和裂纹缺陷的试件进行实验识别并定位损伤位置,监测试件的健康状况。研究结果表明,根据结构受载状态下的应变趋势可以判断试件是否发生脱粘或裂纹损伤,从而实现对结构的健康状态监测。     

非线性Lamb波结构早期损伤监测研究

非线性Lamb波监测技术是结构健康监测研究的热点之一。为了解决线性Lamb波监测结构早期微损伤敏感度低的问题,采用具有积累效应的(S1,S2)对称模式非线性Lamb波方法,实现对金属结构材料非线性变化的定量监测。实验结果表明,非线性Lamb波信号及特征参数对结构材料非线性变化十分敏感,且随模拟疲劳损伤范围的扩大,特征参数呈线性增长,而基频信号的变化很微弱,从而验证了非线性Lamb波方法对疲劳等结构早期损伤监测的有效性和可行性。     

基于对称响应的无基准Lamb波损伤监测

兰姆(Lamb)波结构损伤监测是结构健康监测领域的研究热点。针对现有研究和应用中,基于基准响应的损伤监测方法受环境工况等条件的差异性影响问题,在分析Lamb波传播基本过程和损伤作用机理基础上,研究了基于对称响应分析的无基准Lamb波损伤监测方法。该方法通过对称布置压电阵列,实现对称响应信号的获取,进一步借助于皮尔逊相关系数法对对称响应中的有效波包进行对比分析,发现和定位损伤散射信号波包,进而实现损伤监测。在铝板结构上的实验验证表明,该方法可以直接根据当前获得的响应信号,实现对损伤发生情况和位置的判定,无需基准信号对比,这对于实际工程应用具有一定的意义。     

压电混凝土结构健康监测系统的开发与应用

基于压电陶瓷传感器的混凝土结构裂缝损伤监测技术已取得了丰硕成果。但该项技术目前还未能广泛用于实际工程,缺乏相应的监测系统开发是其主要原因之一。该文以基于压电陶瓷传感器的波动法主动健康监测技术为理论基础,结合混凝土结构裂缝损伤监测特点,利用虚拟仪器技术开发了一套便携式压电混凝土结构裂缝损伤健康监测系统。通过荷载作用下的混凝土梁的损伤监测试验完成了对系统的测试,并将该系统应用到实际工程中。结果表明,该系统运行稳定可靠,可实时在线地对混凝土结构的不同裂缝损伤状态作出识别,并进行声光预警。     

基于主体协作的盒段级结构健康监测系统

针对实际航空结构大而复杂,传感器数目种类多,损伤形式多样等特点,引用主体和移动主体技术到结构健康监测系统。以真实机翼盒段结构为研究对象,利用主体协作技术自动监测盒段上翼面中的冲击损伤、应变分布、上翼面与肋之间抽钉失效的3种常见损伤;利用先进的移动主体智能选择传输路径,自动丢弃无用传感数据,提高整个系统效率;利用主体的学习能力消除了环境等因素对判定结果的影响,并解决边界监测问题。     

便携式主动Lamb波结构健康监测集成系统设计

主动Lamb波结构损伤诊断技术是结构健康监测中的研究热点之一。针对现有Lamb波结构健康监测系统结构复杂,携带不便的问题,以金属结构为应用对象,研究了监测系统集成与小型化技术。给出了系统软硬件框架,研究开发了传感器网络控制与信号调理模块,结合USB数据发生与采集卡搭建了系统样机,并采用LabVIEW环境设计开发了系统软件,包括系统管理和结构损伤成像诊断等。在金属铝板结构上的实验验证了该集成监测系统的可靠性和准确性,实验结果表明,该系统可满足主动Lamb波结构健康监测技术现场测试、在线监测等应用要求。     

基于压电传感器的木材轴压损伤监测

木结构在受压荷载作用下,会造成木材承载力不足及内部损伤,但对木结构进行无损监测的方法较少。该文基于压电传感器对木材在轴压和局压作用下进行了损伤监测可行性研究,在木材表面贴装压电传感器,利用应力波的主动传感方法,以一个压电传感器作为信号发射器,另一个压电传感器作为信号接收器,在木材结构产生损伤时,监测到的应力波相应减小。基于应力波的衰减,可以采用小波包能量法将其转换为损伤指标,以此来监测结构损伤。结果表明,压电信号幅值与木材的损伤程度相关性较强,该木材无损监测方法具有良好可行性。     

一种光纤智能结构的载荷及损伤监测

提出一种新型的光纤智能结构监控系统,主要由光源组、光学系统、光电传感器、监控主机组成.分析了系统的工作原理,研究了基于此种新型光纤智能结构承载与损伤位置判别的方法,并进行了相应实验,得出相应的实验数据,并作出光纤网络输出光强与加载量的变化曲线图.经实验分析与讨论,实验数据与理论分析能较好地符合,结果表明这种新型光纤智能结构监控系统对结构的承载及损伤位置的判别方法具有快速、准确和可靠的优点,为特殊光纤智能结构的进一步应用提供了新途径.     

光纤传感技术在智能材料损伤定位评估中的应用

传感技术是智能材料结构主要应用的技术之一。智能材料结构中的光纤传感网络分布范围大，传感网络输出信号可以是大面积的分布信号，也可以是数十甚至成千上万个离散的信号，且常常呈非线性。应用光纤传感神经网络的方法对智能型材料损伤定位进行分析研究，可以解决以上实时监控的问题。通过实验，结果表明神经网络技术进行智能材料的损伤定位，可以提高损伤位置的识别率。     

采用空心光纤自诊断、自修复智能结构的研究

为了对复合材料结构的损伤进行自修复，提出了利用空心光纤实现智能复合材料结构中难度较大的自修复功能，对其中的一些关键技术进行了初步的研究。利用空心光纤作为输送修复结构胶液的通道，当结构的关键部位出现损伤时，内含胶液的空心光纤网络可以检测出结构损伤的位置，并输出胶液对损伤进行修复，从而实现对复合材料结构损伤的自诊断及自修复功能。     

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。     

基于光纤智能夹层的损伤检测系统

介绍了基于光纤智能夹层的损伤检测系统以及该系统的两个关键技术:光纤传感器与材料结构集成以及与静载荷损伤检测算法。标准化、模块化的光纤智能夹层是光纤智能夹层解决了光纤传感器与结构集成的一种实用方法。用聚酰亚胺光制作的纤智能夹层便于存储、运输和埋置,并且可以很方便地埋入或粘贴材料结构,埋入结构对结构的强度和传感器的灵敏度影响不大。为了适应Bragg光栅解调仪的解调速度,本系统采用基于静载荷损伤识别算法。该算法只要求使用结构应变参数,并不需要使用挠度、位移等参数;不需要建立结构的有限元模型;不需要使用优化算法。因此,该算法具有高效、成本低的优点。所设计的软件通用性好,可应用于不同结构和不同类型的损伤。该系统应用于机翼盒段,并成功地实现对盒段上螺钉松动的检测。     

基于Internet的智能家居控制终端的设计与实现

通过Internet实现对智能家居的远程监控是当前技术研究的热点。为此分析智能家居系统的组成和结构,提出通过Internet对智能家居系统进行远程监控的方案,给出基于微控制器SX52的智能家居控制终端的硬件设计方案和实现方法,介绍控制终端软件实现的原理和流程,在对TCP/IP协议分析的基础上,阐述控制终端中协议处理的原理和实现方法。这些原理和方法对智能家居系统的设计具有参考价值。     

基于LS-SVM的压电智能结构损伤主动监测

基于被动监测技术的局限性,搭建了损伤主动监测系统,对监测信号进行了功率谱密度最大值(PSM)特征提取,并提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的损伤检测方法。采用该方法,对压电智能复合材料层板进行了损伤定位的研究,并与改进的BP网络进行了对比,结果表明:在相同性能指标下,LS-SVM有比BP网络更高的损伤定位精度及更强的泛化能力。LS-SVM与主动监测技术的融合,为结构实现在线实时准确监测提供了一种新途径。     

Smart Biomaterials for Articular Cartilage Repair and Regeneration

Articular cartilage defects bring about disability and worldwide socioeconomic loss, therefore, articular cartilage repair and regeneration is recognized as a global issue. However, due to its avascular and nearly acellular characteristic, cartilage tissue regeneration ability is limited to some extent. Despite the availability of various treatment methods, including palliative drugs and surgical regenerative therapy, articular cartilage repair and regeneration still face major challenges due to the lack of appropriate methods and materials. Smart biomaterials can regulate cell behavior and provide excellent tissue repair and regeneration microenvironment, thus inducing articular cartilage repair and regeneration. This process is adjusted by controlling drug/bioactive factors release via responding to exogenous/endogenous stimuli, tailoring materials’ structure and function similar to native cartilage or providing physiochemical and physical signaling factors. Herein, smart biomaterials, recently applied in articular cartilage repair and regeneration, are elaborated from two aspects: smart drug release system and smart scaffolds. Furthermore, articular cartilage and its defects and advanced manufacturing techniques of smart biomaterials are discussed in brief. Finally, perspectives for smart biomaterials used in articular cartilage repair and regeneration are presented and the clinical translation of smart biomaterials is emphasized.     

基于ARM和Linux的智能嵌入式网络监控系统

介绍了当前智能家居系统发展的现状,并对现有智能家居系统中所存在的不足进行分析,提出了一种基于ARM和Linux的智能家居网络监控系统的解决方案,完成了系统功能设计,包括基于Linux的设备驱动程序和基于CGI的应用程序设计,并通过远程检测系统,呈现出智能家居监控系统的监控效果,实现了网络监控的目的。     

压电智能骨料传感器设计与性能研究

载荷、温度等不利的外部环境因素将影响压电智能传感器信号的接收和发射。该文设计了一种自行封装的压电智能骨料传感器（约8~15 cm3）,通过被动监测技术,对SAB、SAS两组压电智能骨料传感器进行截面抗压承载力的力学性能实验,记录被动监测信号突变点（即声发射信号）并进行分析。结果表明,0.24~0.41 MPa应力区间为压电智能骨料传感器正常工作危险区域,而0.41~0.61 MPa应力区间为正常工作的极限区域。压电智能骨料传感器实际抗压承载力的80%相当于达到了外包层C30混凝土标准抗压强度的90%,充分说明了SAS类压电智能骨料传感器具有非常好的抗压工作性能,揭示了压电智能骨料传感器在抗压等实际工程条件下的良好服役性能。