基于小波多分辨滤波特性的结构损伤识别

小波分析作为一个很好的损伤识别工具,可以看作是传统傅立叶变换的扩展,小波变换采取了可调整的时频窗口,因此小波变换的优势是它具有了“可变焦”性能对局部信号进行多尺度的刻画。小波基的伸缩和平移系列,使小波变换可看作是一组带通滤波器。本文全面分析了小波变换多尺度带通滤波器特性以及在结构在线损伤识别中的应用。结构损伤的出现体现在结构物理参数的改变,相对应的动力响应信号将会产生局部时变特性。利用小波分析的多尺度带通滤波器在不同尺度下对结构振动信号作滤波分析。通过观察不同带宽内振动信号的时频变化来判断结构损伤的存在。     

基于曲率模态和小波奇异性的结构损伤识别

传统的傅立叶变换适合确定一个函数奇异性的整体性质,而难以确定奇异点在空间的位置及分布情况.小波变换具有在时域和频域局部放大的性质,在工程中获得广泛应用.由于曲率模态具有较高的灵敏度,仅仅需要较低阶的模态信息就可获得很好的识别效果.本文据此提出了采用损伤前后曲率模态残差小波变换系数方法对结构损伤进行识别,通过该小波变换系数的分布情况来确定结构的损伤指标.为验证该方法的有效性,通过选用具有线性相位的双正交样条小波,对一梁结构进行了数值模拟.结果表明,采用该方法不但对单一损伤而且对多损伤均能有效地识别出结构的损伤位置.     

一种新的小波及其在结构损伤检测中的应用

结构受冲击将引起某些部位的震荡、裂纹甚至断裂,从而导致结构刚度下降.此时振动信号会出现奇异性或携带突变信息,而这些突变信息反映了结构的损伤情况.加之冲击信号测试环境一般较为复杂,环境噪声对测试存在一定的影响.然而,利用合理的小波变换技术去噪可以识别出损伤情况.本文通过对冲击振动的信号特性进行分析构造了一种新的基本小波,并论证了该小波的基本特征.最后运用小波分析的信号奇异检测理论结合实例将该小波用于冲击振动仿真分析中.计算结果表明,利用该小波进行结构损伤信号分析能清晰地识别结构损伤的时刻.采用该小波函数的构造方法,可避免通常采用Daubechies系列小波作为信号分析而要繁琐地选择不同小波函数的过程.     

基于振动测试与小波包分析的结构损伤预警

将结构振动测试技术与小波包分析相结合，提出对振动激励信号与响应信号分别 进行小波包分解并在此基础上计算结构的小波包脉冲响应函数及其小波包能量谱，用以表征 结构动力系统的损伤状态. 通过一钢筋混凝土板静力承载力的振动试验分析，计算该板在不 同受力阶段的小波包脉冲响应函数及其小波包能量谱，在此基础上对板不同受力阶段的损伤 状态进行了判别. 该方法克服了结构动力响应的小波包能量谱不能反映结构损伤状态的缺 点，试验表明所采用的方法是可行的.     

基于小波分析的超声导波管道裂纹检测方法研究

利用LS-DYNA970动态有限元分析软件对考虑横应变下的管道纵向超声导波损伤检测进行了数值模拟,分析了不同的激发频率对管道中导波频散现象的影响.选择适当的尺度和小波基函数,利用小波变换实现了对微弱且无法直接观测的缺陷检测信号的识别.同时通过时频分析研究了噪声信号在检测信号中的分布规律,并运用小波包分解和重构算法将信噪分离,实现高噪条件下管道微缺陷的损伤识别.     

小波分析在悬臂梁裂纹识别中的应用

基于空间信号的小波分析理论,将含裂纹悬臂梁前四阶振型信息直接用于小波变换,小波系数在空间域上的突变反映了裂纹的存在并指出了裂纹的位置.本文分析了前四阶振型对小波识别结果的敏感性,利用小波系数模极大值在尺度上的表现与Lipschitz指数之闻的关系建立了集中因子和裂纹深度之间的关系,以此来估计裂纹深度.鉴于实测信号往往是含噪声信号,分析了噪声对识别结果的影响规律.数值算例表明利用sym4小波对含裂纹梁的四阶振型信息进行小波分析可以准确地识别出裂纹的位置和深度;高阶振型对结构损伤较为敏感,高阶振型更适合于微裂纹和含噪声信息的处理,但高阶振型的非线性也会给裂纹识别带来一定的困难.使用本文方法进行结构裂纹参数识别,噪声对裂纹位置的影响只是指示清晰度的影响,基本不会产生错误的识别,而对裂纹深度的影响远比对位置的影响复杂,由于小波系数混入了噪声成分,从而增加了集中因子的取值,致使识别结果总是比真实结果偏大.     

基于小波分析与子结构法的未知风荷载作用下高层剪切结构参数识别方法研究

对于未知风荷载作用下高层剪切结构,通过子结构理论将其余部分对子结构的效应作为外荷载施加给子结构,并建立风荷载作用下的动力方程。应用函数的小波多尺度逼近方法将产生低频响应的风荷载表示为尺度函数的线性组合,根据动力方程构造结构参数和低频小波系数的识别方程。用最小二乘法识别结构参数和低频小波系数,由识别的参数和结构响应计算未知激励。分析结果表明,该方法对结构参数的识别误差在2%以内,有一定的抗噪性。     

基于转角模态和小波神经网络的连续梁损伤识别研究

基于小波奇异性检测原理和神经网络非线性映射能力,结合结构基本模态参数,提出了一种结合小波神经网络与结构转角模态的损伤识别方法．首先,建立三跨连续梁的有限元模型获取结构模态参数,并对其进行Mexihat小波变换,通过系数图突变点判断结构损伤位置．然后,将小波系数模特征向量作为BP神经网络的输入,分别研究了该方法在单损伤和多损伤工况下的识别能力．最后将不同工况下神经网络预测值与结构实际损伤程度进行对比,得到单处损伤预测误差平均值为0.22%,多处损伤预测误差平均值分别为0.22%和0.18%,结果表明该方法在结构损伤识别方面的有较高有效性及精确度．     

基于小波的蜂窝板面超高速撞击声发射信号损伤特征提取

为了通过超高速撞击声发射信号识别蜂窝结构受空间碎片撞击后的损伤状态,提出一种基于小波的损伤特征提取方法。采用超高速撞击声发射技术,以铝合金蜂窝板为研究对象,通过超高速撞击实验获取实验信号。分析超高速撞击声发射信号的时频特征及板波模态等特征,采用Daubechies小波变换将信号中模态分离,根据小波系数计算各尺度小波能量分数及小波能量熵特征,分析各特征参数与损伤间的关系,并通过Kruskal-Wallis检验方法验证各特征值对损伤识别的贡献。结果表明:小波能量分数和小波能量熵具有一定的损伤模式分类能力;250 kHz以上的小波能量分数具有良好的损伤模式分类能力;非超声部分的低频信号对损伤识别存在干扰。     

基于模态参数考虑边界条件变异的桥梁结构损伤识别

根据桥梁结构的实际工程特性,分析其边界条件变异、结构损伤及其参数变化,采用约束优化理论,建立以实测和理论模态参数误差平方和最小为目标函数的优化反演问题。基于矩阵摄动理论引入与结构动力方程对应的特征值和特征向量的一阶、二阶摄动量,将优化反演问题简化为非线性最小二乘法优化反演问题。针对桥梁结构边界条件对模态参数影响显著的实际情况,实施桥梁结构边界条件预识别,采用单元模态应变能方法预定位损伤,提出考虑边界条件变异的桥梁结构损伤识别具体流程。以一磁浮轨道梁方案为例,采用数值模拟进行边界条件变异及损伤的识别验证,结果表明:该方法能够有效识别边界条件的变异及构件损伤,识别参数的相对误差最大为12.48%,具有较高的识别精度。     

Preface

This special issue of PARTICUOLOGY is devoted to the first UK-China Particle Technology Forum taking place in Leeds, UK, on 1-3 April 2007. The forum was initiated by a number of UK and Chinese leading academics and organised by the University of Leeds in collaboration with Chinese Society of Particuology, Particle Technology Subject Group （PTSG） of the Institution of Chemical Engineers （IChemE）, Particle Characterisation Interest Group （PCIG） of the Royal Society of Chemistry （RSC） and International Fine Particle Research Institute （IFPRI）. The forum was supported financially by the Engineering and Physics Sciences Research Council （EPSRC） of United Kingdom,     

The 7th International Conference on Fluid Mechanics May 24-27,2015,Qingdao,China

正http://www.icfm7.org First Announcement and Call for PapersThe objective of International Conference on Fluid Mechanics(ICFM)is to provide a forum for researchers to exchange new ideas and recent advances in the fields of theoretical,experimental,computational Fluid Mechanics as well as interdisciplinary subjects.It was successfully convened by the Chinese Society of Theoretical and Applied Mechanics(CSTAM)in Beijing(1987,     

INFORMATION FOR CONTRIBUTORS

Contributions： The Journal, Acta Mechanica Solida Sinica, is pleased to receive papers from engineers and scientists working in various aspects of solid mechanics. All contributions are subject to critical review prior to acceptance and publication.     

Guide for authors

正Each of the sections below provides essential information for authors.We recommend that you take the time to read them before submitting a contribution to Acta Mechanica Sinica.We hope our guide to authors may help you navigate to the appropriate section.How to prepare a submission This document provides an outline of the editorial process involved in publishing a scientific paper in Acta Mechanica Sinica.     

基于鲁棒滤波的捷联导引头视线角速度估计方法

针对捷联导引头无法直接获取视线角速度等信息的问题,研究了鲁棒滤波在大气层外飞行器捷联导引头视线角速度估计中的应用。为了建立非线性滤波估计模型,考虑目标视线角速度的慢变特性,采用一阶马尔科夫模型建立了状态方程;推导了视线角速度的解耦模型,并建立了量测方程;考虑到实际应用中存在系统噪声统计特性失准的问题,基于Huber-Based鲁棒滤波方法,设计了视线角速度滤波器,并完成了基于Huber-Based滤波方法和扩展卡尔曼滤波方法的数学仿真。仿真结果表明Huber-Based滤波方法的视线角、视线角速度及视线角加速度估计精度分别达到0.1140'、0.1423'/s、0.0203'/s2,而扩展卡尔曼滤波方法的视线角、视线角速度及视线角加速度估计精度仅分别为0.6577'、0.6415'/s、0.0979'/s~2。仿真结果证明了该方法可以有效地估计出相对视线角速度等信息,并且在非高斯噪声的条件下,依然可获得较高的估计精度,具有一定的鲁棒性。     

Guide for authors

正Each of the sections below provides essential information for authors.We recommend that you take the time to read them before submitting a contribution to Acta Mechanica Sinica.We hope our guide to authors may help you navigate to the appropriate section.How to prepare a submission This document provides an outline of the editorial process involved in publishing a scientific paper in Acta Mechanica