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1.
将机电阻抗法用于管道法兰和主干结构健康监测,并利用BP神经网络对结构损伤进行定量评估.首先实验研究了管道法兰与主干结构健康状况对阻抗谱的影响,不同的结构损伤可通过阻抗分析仪测量的阻抗实部谱变化反映出来;然后利用BP神经网络技术对管道不同工况下得到的阻抗实部谱进行定量分析.采用阻抗值实部作为输入样本对神经网络进行训练,并使用受训的神经网络实现了对管道中不同结构损伤状况的定量评估.研究结果表明,将机电阻抗法与神经网络数据处理技术结合起来用于复杂管道的结构健康监测,不仅可实现对不同类型损伤的定量评估,同时还具有较高的稳定性.  相似文献
2.
基于机电阻抗技术,采用一种新型压电陶瓷纤维复合材料MFC (Macro-fiber composite),对管道连接处法兰的螺栓工况进行监测实验研究。首先,研究了螺栓扭矩大小对管道法兰结构的阻抗的影响程度。在对螺栓开始施加扭矩时阻抗值变化明显,当扭矩增大到一定程度后,阻抗变化减缓。同时进一步研究了松动螺栓数量与管道法兰结构的阻抗变化之间的关系。结果显示,结构的损伤值随松动螺栓个数的增加呈线性增长。采用均方根偏差统计算法,对在不同工况条件下管道法兰结构处测得的阻抗值进行了有效的分析和处理。结果表明,采用MFC作为压电敏感元件的机电阻抗法,用于管道法兰结构健康监测具有较好的稳定性和应用潜力。  相似文献
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