基于压电陶瓷智能垫片的海洋结构螺栓松动监测研究

发布时间：2020-06-15 09:46

【摘要】：近年来大型土木工程项目越来越多,超高层建筑、大型跨海桥梁、新型大跨度体育场馆、展览会馆,海洋平台等结构中广泛应用了钢结构。螺栓连接是钢结构连接形式中使用频率最高的形式,同时面临着各种极端环境的影响,一旦使用的时间达到一定程度,很容易发生螺栓松动、螺栓开裂等情况。如果关键部位的螺栓松动没能及时发现,进行维护和更新,轻则导致部分结构的失效,重则导致灾难性后果。所以对钢结构关键节点的螺栓进行实时监测是非常必要的措施,它能够有效的避免结构的破坏,以及不必要的经济损失和灾害危险。研发了一种新智能垫片传感器。该传感器基于压电陶瓷,被做成智能垫片用来取代普通的螺栓垫圈,同时施加合适的金属外壳隔绝环境腐蚀。并且设计了一套实验装置来验证压电陶瓷在不同应力情况下压电性能会改变的实验。实验表明随着压电陶瓷受到的压力增加,最终接收器接收到的能量增加,可以间接表明压电陶瓷所受应力增加会导致其压电效应增强,可以用于优化传感器的性能。研究了新型传感器监测螺栓松动的适用性。设计一个验证新传感器性能的实验。通过螺母连接的两块钢板来模拟简单的螺栓结构,并且对新智能垫片传感器和旧垫片传感器两种情况进行对比实验。螺栓预紧力在5N·m至120N·m扭矩的范围内进行测试。引用小波能量分析方法来提取信号的能量,作为松动指标。基于粗糙接触面理论和压力下压电效应增强的影响,可以建立螺栓松动指标与预紧力之间的关系。实验结果表明,新传感器具有更好的监控范围和灵敏度。改进了监测海洋结构螺栓松动时排除环境噪声影响的方法。通过研究现有排除环境因素影响方法和去噪方法的文献,总结出适合于本文的理论方法,本文采用传感器接收的信号能量作为松动指标,所以有别于基于结构动力参数损伤识别方法使用的数据规整方法,考虑采用把环境因素看成噪声影响的思路,基于神经网络和小波去噪方法改进,进行了海洋平台结构螺栓松动监测的数值仿真实验。得到的结论是当需要比较高精度的结果时采用改进的BP神经网络更有效,而需要更快速简单获得结果,对精度要求较低时采用小波变换阈值去噪法更有效。证明了新型传感器在改进的去噪方法下,能有效的用于海洋平台的螺栓松动实时监测。
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TU391

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本文编号：2714238