基于多维信号特征空间和神经网络的复合结构损伤诊断框架
Jian Wang1, Jing Wang2, Shaodong Zhang3
1China Comservice Wangying Technology Co., Ltd., Nanjing 210000, China.
Materials (Basel, Switzerland)
|August 28, 2025
概括
羊波可以有效地检测复合结构的损伤, 一个神经网络模型使用波信号的多特征分析准确地评估损伤水平.
科学领域:
- 结构健康监测
- 复合材料科学
- 非破坏性测试
背景情况:
- 复合材料对于航空航天和风力轮机至关重要,
- 由于未被检测到的损坏,可能会发生突然的结构故障.
- 由于它们的灵敏度和传播特性,Lamb波为早期损伤检测提供了一个有前途的方法.
研究的目的:
- 通过使用Lamb波分析来开发复合结构的高效损害评估模型.
- 从Lamb波信号中提取敏感的多特征参数以评估损坏.
- 验证模型在评估各种结构损坏的准确性.
主要方法:
- 利用多尺度波形变换从Lamb波信号中提取时间频域特征.
- 使用具有非线性映射功能的神经网络构建损害评估模型.
- 在环氧玻璃纤维增强板上进行实验以测试方法.
主要成果:
- 从Lamb波中提取的多特征参数显示了对累积损伤的敏感性.
- 开发的神经网络模型准确地评估了复合板的损伤程度.
- 这种方法在评估不同级别的典型结构损害方面表现出令人满意的准确性.
结论:
- 与神经网络相结合的Lamb波分析为复合材料的结构健康监测提供了一种有效的方法.
- 时间频域特征是复合结构损坏的有价值的指标.
- 这种方法有可能确保关键工程应用的安全性和完整性.


