基于STOA-VMD算法识别NOL环复合材料的损坏机制
Peng Jiang1, Hui Li1, Xiaowei Yan2
1College of Mechanical Science and Engineering, Northeast Petroleum University, Daqing 163318, China.
本研究介绍了一种新的Sooty Tern优化算法-变化模式分解 (STOA-VMD) 方法,用于分析复合材料中的声辐射信号. 该STOA-VMD有效地识别损伤机制,如矩阵裂和纤维断裂,具有高精度.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 机械工程 机械工程
- 信号处理 信号处理
背景情况:
- 来自受损纤维增强复合材料的声波发射 (AE) 信号往往遭受别名,随机性和低强度的困扰.
- 准确识别损伤机制对于复合材料的结构健康监测至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证一种优化的信号处理技术,用于复合材料的AE数据.
- 为了提高纤维增强复合材料损坏检测和分类的准确性和稳定性.
主要方法:
- 使用Sooty Tern优化算法-变化模式分解 (STOA-VMD) 来优化变化模式分解 (VMD) 参数 (K和α).
- 重建和分析了玻璃纤维/环氧NOL环样本的拉力测试中的声学发射信号.
- 开发了一个基于样本数据集的损坏信号特征提取和识别算法.
主要成果:
- 通过STOA-VMD方法,对AE信号的自适应分解精度得到了提高.
- 损坏识别算法实现了高准确率:94.59%的矩阵裂,94.26%的纤维断裂,96.45%的分层.
- 该研究成功地描述了NOL环标本中的损伤过程.
结论:
- STOA-VMD方法提供了一种高效的方法,用于特征提取和识别聚合物复合材料中的损坏信号.
- 该技术显著提高了纤维增强复合结构损害评估的可靠性.
- 这些发现为先进的结构健康监测应用提供了坚实的框架.
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