基于压电阻抗方法的结构健康监测与损伤识别研究

发布时间：2017-05-16 18:03

  本文关键词：基于压电阻抗方法的结构健康监测与损伤识别研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：各类特种设备及大型的工程结构能否在使用期间安全的运行始终是人们关心的重点,基于声、光、电、磁等原理发展起来的各类无损检测方法也很多,但很多无损检测方法要求工厂停车或设备停运,因此并不能掌握运行中的在役设备的健康状况,而且对检测人员的专业经验要求很高,所以人们迫切需要适用范围广、可靠性高的健康监测方法。本文利用基于压电元件的阻抗方法对板类结构的损伤以及螺栓松动的监测与损伤识别进行了分析及实验研究。对圆形薄片的PZT压电元件利用ANSYS软件进行了数值静力分析和阻抗特性分析,研究了在不同频率激励下的电荷分布及阻抗谱,完成了压电阻抗方法在板类结构的损伤监测和机械螺栓组松动的监测及定位研究。具体的研究工作如下： 1.分析了常见的结构健康保障方法的特点以及常用的无损检测方法的不足,论证了基于压电元件的阻抗方法在结构健康监测上良好的应用潜力以及在损伤识别上的重要意义； 2.介绍了国内外的基于压电元件的阻抗方法的相关学术研究,研究了压电元件的力学和电学特性,阐述了它在SHM领域上的基本原理,重点是其理论模型的建立； 3.利用数值模拟软件ANSYS对薄圆片型压电元件进行了静力分析、模态分析以及谐响应分析,直观地得到其自身的一些特性,为后续实验提供了重要参考； 4.搭建了以阻抗分析仪、PZT压电元件以及板结构为核心的试验平台,对压电阻抗方法在板结构健康监测上的应用进行了深入研究,研究了可能影响PZT阻抗特性的激励信号电压和导线长度等外在因素,选取了合适的算法得到的损伤系数,建立了损伤扩展与损伤系数之间的关系,利用函数拟合的方法得到了PZT与损伤的距离同损伤系数之间的关系； 5.研究了PZT对于螺栓松动的监测能力,探讨了合适的螺栓松动系数,并利用分布式PZT进行机械螺栓组的松动监测,在此基础上引入了BP神经网络方法实现对螺栓组单个或两个螺栓松动的精确定位。
【关键词】：压电元件 阻抗方法 板类结构 健康监测 螺栓松动 损伤
【学位授予单位】：北京化工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TH165.3
【目录】：

• 学位论文数据集3-4
• 摘要4-6
• ABSTRACT6-16
• 第一章 绪论16-24
• 1.1 课题概述16-17
• 1.1.1 课题来源16
• 1.1.2 课题的背景及意义16-17
• 1.2 国内外研究现状17-22
• 1.2.1 基于压电元件的结构健康监测方法的特点及优势17-19
• 1.2.2 国内外的研究现状及不足19-22
• 1.3 本论文的研究内容22-24
• 1.3.1 研究的目的22
• 1.3.2 研究的内容22-24
• 第二章 基于压电阻抗方法的结构健康监测基本原理24-34
• 2.1 压电材料介绍24-27
• 2.1.1 压电材料24-26
• 2.1.2 压电效应26-27
• 2.2 压电本构方程27-29
• 2.3 基于压电阻抗方法的监测原理29-33
• 2.3.1 被监测结构的机械阻抗29-30
• 2.3.2 压电元件动态驱动响应及其与结构的耦合阻抗模型30-32
• 2.3.3 监测原理32-33
• 2.4 本章小结33-34
• 第三章 压电自传感驱动元件的有限元模拟研究34-50
• 3.1 压电元件的选用34-36
• 3.2 对压电元件的有限元分析研究36-48
• 3.2.1 有限元方法概述36
• 3.2.2 三维耦合场的有限元分析36-37
• 3.2.3 ANSYS软件的基本分析步骤37-38
• 3.2.4 压电PZT元件的模态分析及压电阻抗分析38-48
• 3.3 本章小结48-50
• 第四章 板类结构损伤监测的阻抗方法实验研究50-72
• 4.1 实验目的及整体方案50-53
• 4.1.1 实验目的及流程50
• 4.1.2 实验平台搭建及PZT选择50-53
• 4.2 影响阻抗信号的因素研究53-59
• 4.2.1 激励电压幅值的影响53-55
• 4.2.2 导线长度的影响55-59
• 4.3 PZT对损伤扩展的监测59-68
• 4.3.1 PZT对板类结构的监测59-63
• 4.3.2 结构损伤指标的选择63-67
• 4.3.3 损伤系数与损伤程度的关系67-68
• 4.4 板类结构损伤定位研究68-70
• 4.5 本章小结70-72
• 第五章 基于分布式PZT的螺栓松动监测及定位研究72-92
• 5.1 对机械螺栓组的松动监测研究概述72
• 5.2 实验目的及整体方案72-73
• 5.3 单个螺栓松动监测研究73-81
• 5.3.1 扫描频率的选择73-74
• 5.3.2 单个螺栓松动的监测实验74-78
• 5.3.3 螺栓松动损伤系数的确定78-80
• 5.3.4 螺栓松动损伤系数与损伤距离之间的关系80-81
• 5.4 基于BP神经网络的机械螺栓组松动的定位研究81-90
• 5.4.1 BP神经网络概述81-83
• 5.4.2 分布式PZT监测螺栓松动的实验83-85
• 5.4.3 机械螺栓组松动监测的BP神经网络模型的建立85-86
• 5.4.4 BP神经网络的训练、测试及预测86-90
• 5.5 本章小结90-92
• 第六章 总结与展望92-94
• 6.1 论文的工作总结92-93
• 6.2 研究工作展望93-94
• 参考文献94-98
• 致谢98-100
• 研究成果及发表的学术论文100-102
• 作者和导师简介102-103
• 附录103-104

【参考文献】

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1 余t，

本文编号：371513