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  實(shi)驗名稱：基于異常指數的鋁板損(sun)傷量化表征

  研究方向：損傷量(liang)化

  測試(shi)目的：

  結(jie)構損(sun)傷檢測與量化評(ping)估對(dui)于(yu)保障(zhang)航(hang)空、航(hang)天、船舶、石(shi)油(you)化工及兵器工業等領域(yu)的基礎設施結(jie)構安全性具有重要意義，受到(dao)了廣泛的(de)關注(zhu)。在現有(you)的(de)結(jie)構監測(ce)技術(shu)中(zhong)，超聲導波檢測(ce)技術具有檢測(ce)范圍廣，速度快，對結構內部損(sun)傷敏感，安全(quan)方便，且成本(ben)低廉(lian)，在薄板(ban)構件的無損檢測和健康監測中具有良好的應用潛力。

圖1：傳感信號時域損傷信號提取

  超(chao)聲(sheng)導波(bo)(bo)信(xin)號(hao)具有(you)短程非平穩性，且易受到外界干(gan)擾因素的(de)(de)(de)影響(xiang)，為了實(shi)(shi)現微(wei)弱缺陷信(xin)號(hao)的(de)(de)(de)增強，許多(duo)研究者采(cai)用了時間(jian)反(fan)轉聚(ju)(ju)焦方(fang)法(fa)圳(zhen)、相控聚(ju)(ju)焦方(fang)法(fa)、虛擬反(fan)轉聚(ju)(ju)焦法(fa)等(deng)來(lai)提高(gao)(gao)Lamb波(bo)(bo)信(xin)噪比、增強缺陷損(sun)(sun)傷(shang)(shang)(shang)(shang)信(xin)號(hao)，但這些技術不僅實(shi)(shi)際(ji)操作步驟復(fu)雜(za)(za)，而(er)(er)且在聚(ju)(ju)焦過程中容易出現其他(ta)的(de)(de)(de)雜(za)(za)波(bo)(bo)，影響(xiang)損(sun)(sun)傷(shang)(shang)(shang)(shang)檢(jian)測結(jie)(jie)果。一(yi)(yi)(yi)(yi)般來(lai)說，原始損(sun)(sun)傷(shang)(shang)(shang)(shang)特(te)(te)征(zheng)(zheng)對(dui)初(chu)始損(sun)(sun)傷(shang)(shang)(shang)(shang)和細微(wei)退化(hua)趨(qu)勢(shi)的(de)(de)(de)敏(min)感度不高(gao)(gao)。單個損(sun)(sun)傷(shang)(shang)(shang)(shang)特(te)(te)征(zheng)(zheng)只能反(fan)映結(jie)(jie)構系統的(de)(de)(de)部分或(huo)特(te)(te)定方(fang)面的(de)(de)(de)狀(zhuang)態(tai)，無法(fa)對(dui)結(jie)(jie)構損(sun)(sun)傷(shang)(shang)(shang)(shang)進(jin)行全面準確(que)的(de)(de)(de)評(ping)(ping)(ping)估(gu)，而(er)(er)多(duo)域高(gao)(gao)維特(te)(te)征(zheng)(zheng)往往包含(han)大(da)量(liang)“冗余”信(xin)息不僅帶(dai)來(lai)“維數(shu)災難(nan)”問題，而(er)(er)且損(sun)(sun)傷(shang)(shang)(shang)(shang)狀(zhuang)態(tai)評(ping)(ping)(ping)估(gu)的(de)(de)(de)準確(que)性，因此，有(you)必要在損(sun)(sun)傷(shang)(shang)(shang)(shang)敏(min)感特(te)(te)征(zheng)(zheng)篩選的(de)(de)(de)基(ji)礎上，通過特(te)(te)征(zheng)(zheng)融(rong)合(he)以建立一(yi)(yi)(yi)(yi)個綜合(he)損(sun)(sun)傷(shang)(shang)(shang)(shang)評(ping)(ping)(ping)估(gu)指數(shu)，實(shi)(shi)現對(dui)結(jie)(jie)構損(sun)(sun)傷(shang)(shang)(shang)(shang)狀(zhuang)態(tai)進(jin)行統一(yi)(yi)(yi)(yi)描述(shu)與(yu)準確(que)評(ping)(ping)(ping)估(gu)。因此，本文(wen)引入(ru)了基(ji)于(yu)自(zi)組織特(te)(te)征(zheng)(zheng)映射(self-organizing feature mapping，SOM)的(de)(de)(de)敏(min)感損(sun)(sun)傷(shang)(shang)(shang)(shang)特(te)(te)征(zheng)(zheng)融(rong)合(he)方(fang)法(fa)，以構建能夠全面評(ping)(ping)(ping)估(gu)鋁(lv)板損(sun)(sun)傷(shang)(shang)(shang)(shang)的(de)(de)(de)統一(yi)(yi)(yi)(yi)指數(shu)。

  測試設備：ATA-8202、信(xin)號發生器(qi)、激光測振(zhen)動儀、待(dai)測鋁板。

  實驗過程(cheng)：

  為了更好的(de)(de)(de)驗證(zheng)(zheng)AI對鋁板(ban)損(sun)傷評估的(de)(de)(de)優越性，本節將通過鋁板(ban)彎(wan)曲疲勞(lao)循環實驗來證(zheng)(zheng)明，如下圖所示。由激發(fa)裝置產生的(de)(de)(de)Lamb波在鋁板(ban)中傳(chuan)播一(yi)定(ding)距離后(hou)(hou)被(bei)傳(chuan)感器(qi)接(jie)收(shou)，其中實驗材料為400mmx40mmx15mm的(de)(de)(de)鋁板(ban)，無約束地平行(xing)放置在海綿塊上。由函數(shu)信(xin)號(hao)發(fa)生器(qi)生成中心頻(pin)率(lv)500kHZ的(de)(de)(de)10周期Lamb激勵信(xin)號(hao)，脈(mo)沖(chong)群被(bei)ATA-8202射頻(pin)功(gong)率(lv)發(fa)射器(qi)后(hou)(hou)傳(chuan)遞至鋁板(ban)中，由全場(chang)掃描式激光測振儀接(jie)收(shou)。在彎(wan)曲疲勞(lao)次數(shu)為0、1、2、3、4、5、6、7、8、9時，分別記錄導波信(xin)號(hao)的(de)(de)(de)激發(fa)-接(jie)收(shou)實驗數(shu)據，提取(qu)的(de)(de)(de)18組特征(zheng)參(can)數(shu)。

圖2：鋁板曲疲勞循環試驗的示意圖

  實驗結果：

  為(wei)(wei)(wei)了對鋁板彎折(zhe)損(sun)(sun)(sun)(sun)傷(shang)(shang)進行(xing)一致(zhi)性表征(zheng)，采(cai)用30次(ci)同等(deng)測(ce)試(shi)條(tiao)件下(xia)獲(huo)得的(de)(de)(de)(de)無(wu)損(sun)(sun)(sun)(sun)信(xin)號的(de)(de)(de)(de)敏感(gan)特(te)(te)征(zheng)向量(liang)作為(wei)(wei)(wei)訓(xun)練樣本，建立SOM模型(xing)，繼而(er)計算各(ge)個彎折(zhe)損(sun)(sun)(sun)(sun)傷(shang)(shang)板的(de)(de)(de)(de)異(yi)常(chang)指數。結果如下(xia)圖（a）所示(shi)。可見(jian)，本文(wen)提出的(de)(de)(de)(de)異(yi)常(chang)指數與鋁板彎折(zhe)次(ci)數間具有更好(hao)的(de)(de)(de)(de)線性相關性。為(wei)(wei)(wei)了驗證(zheng)基(ji)于SOM的(de)(de)(de)(de)AI對損(sun)(sun)(sun)(sun)傷(shang)(shang)狀態評估的(de)(de)(de)(de)優越性，以無(wu)損(sun)(sun)(sun)(sun)狀態下(xia)的(de)(de)(de)(de)30次(ci)測(ce)量(liang)得到的(de)(de)(de)(de)敏感(gan)特(te)(te)征(zheng)的(de)(de)(de)(de)平均值組成的(de)(de)(de)(de)特(te)(te)征(zheng)向量(liang)為(wei)(wei)(wei)無(wu)損(sun)(sun)(sun)(sun)基(ji)準(zhun)，采(cai)用損(sun)(sun)(sun)(sun)傷(shang)(shang)狀態下(xia)的(de)(de)(de)(de)F到基(ji)準(zhun)的(de)(de)(de)(de)歐氏距離作為(wei)(wei)(wei)損(sun)(sun)(sun)(sun)傷(shang)(shang)評價(jia)指標，結果如下(xia)圖（b）所示，從下(xia)圖（a）可(ke)以看出(chu)，AI值隨(sui)彎曲(qu)疲勞(lao)次數線(xian)性(xing)增(zeng)加，且(qie)AI值分散在擬合(he)曲(qu)線(xian)的兩側，與疲勞(lao)彎曲(qu)次數間(jian)的線(xian)性(xing)相關性(xing)較高。下(xia)圖（b）中(zhong)，盡管基于歐氏距離的(de)(de)(de)損傷(shang)值具有(you)隨(sui)彎(wan)曲(qu)次(ci)(ci)數(shu)(shu)增(zeng)加而增(zeng)加的(de)(de)(de)趨勢，但損傷(shang)值大(da)多分散在擬合曲(qu)線(xian)的(de)(de)(de)下方，與(yu)彎(wan)曲(qu)次(ci)(ci)數(shu)(shu)的(de)(de)(de)線(xian)性(xing)相(xiang)關(guan)度較(jiao)(jiao)差，對損傷(shang)演化的(de)(de)(de)敏(min)感性(xing)較(jiao)(jiao)差。圖（a）中(zhong)AI指(zhi)(zhi)數(shu)(shu)與(yu)彎(wan)曲(qu)次(ci)(ci)數(shu)(shu)間較(jiao)(jiao)好(hao)的(de)(de)(de)線(xian)性(xing)相(xiang)關(guan)性(xing)驗證了AI指(zhi)(zhi)數(shu)(shu)對鋁板(ban)彎(wan)折損傷(shang)程度具有(you)較(jiao)(jiao)好(hao)的(de)(de)(de)量化表征能力(li)，證實了其表征鋁板(ban)疲(pi)勞損傷(shang)的(de)(de)(de)有(you)效(xiao)性(xing)與(yu)敏(min)感性(xing)。

圖3：鋁板(ban)量化評(ping)估結(jie)果

  安泰：

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