压电智能骨料力学模型与试验研究
发布时间：2021-04-26 23:01
随着土木工程结构日益向大型化、复杂化、智能化方向发展,混凝土结构健康监测与损伤识别的理论方法、试验研究及工程应用已经成为学术界的研究焦点。压电智能材料,如锆钛酸铅（Lead Zirconate Titanate,简称PZT）具有传感和驱动于一体的优越特性,其应用为重大工程结构和基础设施的长期健康监测与定性、定量的整体状态损伤识别技术提供了全新思路。通过实时有效地处理来自监测系统海量的不确定性的测量数据与信息,对结构的健康情况和损伤状态进行评价,可实现结构的服役状况监测,保证了结构的安全性、完整性、适用性和耐久性。基于上述背景,对压电智能骨料（传感器和驱动器）的力学模型、力学性能及其在混凝土结构健康监测与损伤识别中的应用等相关技术进行详细研究。具体工作包括以下几个方面：（1）给出了一种自行封装的压电智能骨料的制作工艺。针对压电智能材料与结构系统的特点,以混凝土基压电智能材料为传感和驱动元件,设计一种自行封装并与结构相容性良好的新型多功能“压电智能骨料（Piezoelectric Smart Aggregate）"作为传感器和驱动器使用。进一步改进和完善了其制作工艺和封装技术,有效地解决了...
【文章来源】：大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：189 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
目录
CONTENTS
图表目录
主要符号表
1 绪论
1.1 选题背景与研究意义
1.1.1 选题背景
1.1.2 研究意义
1.2 结构健康监测与损伤识别技术的国内外研究现状
1.2.1 结构健康监测技术的研究现状
1.2.2 结构损伤识别技术的研究现状
1.3 智能材料与智能结构的基本特点
1.3.1 智能材料
1.3.2 智能结构
1.3.3 压电智能材料与结构
1.4 压电智能材料在结构健康监测与损伤识别中的应用
1.4.1 基于压电智能材料的主动监测技术
1.4.2 基于压电智能材料的被动监测技术
1.5 课题研究存在的主要问题
1.6 主要研究内容与思路
1.7 本章小结
2 压电智能材料基本特性及压电智能骨料制作
2.1 引言
2.2 压电效应的物理机制
2.2.1 压电陶瓷的微观机理
2.2.2 压电效应
2.3 压电材料的相关性能参数
2.4 压电材料的电学与力学特性
2.4.1 压电材料的电学特性
2.4.2 压电材料的力学特性
2.5 压电方程
2.5.1 四种压电边界条件
2.5.2 四种压电方程
2.5.3 线弹性压电本构关系
2.6 压电智能骨料
2.6.1 压电陶瓷片的嵌入方式
2.6.2 压电陶瓷片的选取
2.6.3 压电智能骨料制作
2.6.4 压电智能骨料的应用
2.7 本章小结
3 压电智能传感器力学模型与试验研究
3.1 引言
3.2 基于压电智能传感器的基本理论及求解方法
3.3 建立PZT智能传感器模型的基本假设
3.4 粘贴式PZT智能传感器力学模型
3.4.1 粘贴式PZT智能传感器压电方程
3.4.2 不考虑粘结胶层与自身阻尼时的PZT智能传感器力学模型
3.4.3 考虑粘结胶层与自身阻尼时的PZT智能传感器力学模型
3.4.4 考虑自身阻尼（电信号输出）影响时PZT智能传感器力学模型
3.5 埋入式PZT智能传感器力学模型
3.5.1 埋入式PZT智能传感器压电方程
3.5.2 埋入式PZT智能传感器力学模型
3.6 PZT智能传感器力学模型算例分析
3.6.1 PZT传感器参数选择
3.6.2 粘贴式PZT智能传感器力学模型算例分析
3.6.3 埋入式PZT智能传感器力学模型算例分析
3.7 PZT智能传感器力学模型试验验验
3.7.1 试验设备
3.7.2 试验方案及步骤
3.7.3 粘贴式PZT智能传感器力学模型试验研究
3.7.4 埋入式PZT智能传感器力学模型试验研究
3.8 本章小结
4 压电智能驱动器力学模型与试验研究
4.1 引言
4.2 建立PZT智能驱动器模型的基本假设
4.3 粘贴式PZT智能驱动器力学模型
4.3.1 自由振动PZT驱动模型
4.3.2 粘贴式PZT驱动模型
4.4 埋入式PZT智能驱动器力学模型
4.4.1 埋入式PZT智能驱动器压电方程
4.4.2 埋入式PZT智能驱动器力学模型
4.5 PZT智能驱动器力学模型算例分析
4.5.1 PZT驱动器参数选择
4.5.2 粘贴式PZT智能驱动器力学模型算例分析
4.5.3 埋入式PZT智能驱动器力学模型算例分析
4.6 PZT智能驱动器力学模型试验验证
4.6.1 试验设备
4.6.2 试验方案及步骤
4.6.3 胶层对PZT驱动器的影响
4.7 本章小结
5 压电智能骨料基本力学性能试验研究
5.1 引言
5.2 压电智能骨料抗压及抗剪力学性能试验研究
5.2.1 试验目的
5.2.2 试验设备及压电智能骨料的前期制作
5.2.3 压电智能骨料抗压和抗剪试验方案
5.2.4 数据采集及结果分析
5.3 压电智能骨料冻融循环力学性能试验研究
5.3.1 试验目的
5.3.2 试验设备及压电智能骨料的前期制作
5.3.3 压电智能骨料冻融循环试验方案
5.3.4 数据采集及结果分析
5.4 本章小结
6 压电智能混凝土结构损伤统计识别算法
6.1 引言
6.2 基于压电波动法的不确定性因素及消除分析
6.2.1 结构损伤识别精度的不确定性因素分析
6.2.2 监测噪音等不确定性因素的消除分析
6.3 基于小波分析的监测信号降噪处理
6.4 基于压电智能骨料的损伤统计识别技术原理
6.4.1 基于概率统计理论的结构损伤识别原理
6.4.2 基于概率统计的损伤识别理论模型
6.4.3 混凝土结构损伤概率统计识别算法及步骤
6.5 钢筋混凝土梁的损伤统计识别试验研究
6.5.1 试验目的
6.5.2 试验设备
6.5.3 试验原理
6.5.4 试验结果分析
6.6 本章小结
7 结论与展望
7.1 结论
7.2 创新点摘要
7.3 展望
参考文献
攻读博士学位期间科研项目及科研成果
纵向课题
致谢
作者简介
【参考文献】：
期刊论文
[1]水泥基压电传感系统在混凝土结构动态监测中的应用[J]. 杨晓明,李宗津. 地震工程与工程振动. 2012(05)
[2]利用压电智能骨料的钢管混凝土柱密实性检测试验[J]. 綦宝晖,阎石,刘福学,何彬彬,付锦治. 沈阳建筑大学学报(自然科学版). 2012(03)
[3]基于压电波动法的混凝土裂缝损伤主动被动监测对比试验[J]. 孙威,阎石,蒙彦宇,吴建新. 沈阳建筑大学学报(自然科学版). 2012(02)
[4]杯形陀螺压电片粘结胶层对谐振子振动特性的影响规律研究[J]. 朱炳杰,陶溢,吴宇列,陈志华. 传感技术学报. 2011(09)
[5]Piezoelectric Actuator/Sensor Wave Propagation Based Nondestructive Active Monitoring Method of Concrete Structures[J]. 朱劲松. Journal of Wuhan University of Technology（Materials Science Edition）. 2011(03)
[6]结构损伤动力检测与健康监测研究现状与展望[J]. 朱宏平,余璟,张俊兵. 工程力学. 2011(02)
[7]基于波动理论的压电智能混凝土单轴破坏实验研究[J]. 李旭,霍林生,李宏男. 防灾减灾工程学报. 2010(S1)
[8]再生混凝土基本力学性能试验[J]. 周静海,何海进,孟宪宏,杨有志. 沈阳建筑大学学报(自然科学版). 2010(03)
[9]结构健康监测-智能信息处理及应用[J]. 姜绍飞. 工程力学. 2009(S2)
[10]混凝土结构埋入式传感器的耐久性研究[J]. 程书剑,刘西拉,方从启. 四川建筑科学研究. 2009(03)
博士论文
[1]压电智能结构分析的新方法研究及其应用[D]. 李双蓓.广西大学 2012
[2]利用压电陶瓷的智能混凝土结构健康监测技术[D]. 孙威.大连理工大学 2009
[3]基于反共振频率和压电阻抗的结构损伤检测[D]. 王丹生.华中科技大学 2006
[4]土木工程结构的性能监测系统与损伤识别方法研究[D]. 杨晓明.天津大学 2006
[5]混凝土压电陶瓷敏感模块特性研究[D]. 陈雨.重庆大学 2006
[6]基于不完备信息土木工程结构损伤识别方法研究[D]. 袁旭东.大连理工大学 2005
[7]压电石英晶片扭转效应研究及新型扭矩传感器的研制[D]. 高长银.大连理工大学 2004
[8]埋入压电材料的智能复合材料结构振动主动控制理论和实验研究[D]. 吴克恭.西北工业大学 2003
硕士论文
[1]基于压电智能骨料的钢筋混凝土桥墩船—桥碰撞监测研究[D]. 袁宁宁.大连理工大学 2012
[2]基于压电智能骨料的钢筋混凝土结构地震应力监测方法[D]. 张海滨.大连理工大学 2012
[3]结构健康监测中的压电传感技术研究[D]. 孙艾薇.中南大学 2010
[4]基于概率统计方法的结构损伤识别研究[D]. 林秀萍.重庆大学 2009
[5]应用于结构健康监测的压电阻抗技术研究[D]. 冯伟.南京航空航天大学 2007
[6]压电机敏模块性能分析[D]. 郭浩.重庆大学 2006
[7]压电结构的可靠性分析[D]. 孙法国.哈尔滨工程大学 2006
[8]结构损伤检测PZT阻抗法的理论与试验研究[D]. 徐茂华.华中科技大学 2005
[9]结构混凝土压电机敏监测技术的基础研究[D]. 周文委.重庆大学 2003
[10]基于PZT阻抗分析的结构健康监测技术研究[D]. 杨光瑜.中国人民解放军国防科学技术大学 2002
本文编号：3162276
【文章来源】：大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：189 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
目录
CONTENTS
图表目录
主要符号表
1 绪论
1.1 选题背景与研究意义
1.1.1 选题背景
1.1.2 研究意义
1.2 结构健康监测与损伤识别技术的国内外研究现状
1.2.1 结构健康监测技术的研究现状
1.2.2 结构损伤识别技术的研究现状
1.3 智能材料与智能结构的基本特点
1.3.1 智能材料
1.3.2 智能结构
1.3.3 压电智能材料与结构
1.4 压电智能材料在结构健康监测与损伤识别中的应用
1.4.1 基于压电智能材料的主动监测技术
1.4.2 基于压电智能材料的被动监测技术
1.5 课题研究存在的主要问题
1.6 主要研究内容与思路
1.7 本章小结
2 压电智能材料基本特性及压电智能骨料制作
2.1 引言
2.2 压电效应的物理机制
2.2.1 压电陶瓷的微观机理
2.2.2 压电效应
2.3 压电材料的相关性能参数
2.4 压电材料的电学与力学特性
2.4.1 压电材料的电学特性
2.4.2 压电材料的力学特性
2.5 压电方程
2.5.1 四种压电边界条件
2.5.2 四种压电方程
2.5.3 线弹性压电本构关系
2.6 压电智能骨料
2.6.1 压电陶瓷片的嵌入方式
2.6.2 压电陶瓷片的选取
2.6.3 压电智能骨料制作
2.6.4 压电智能骨料的应用
2.7 本章小结
3 压电智能传感器力学模型与试验研究
3.1 引言
3.2 基于压电智能传感器的基本理论及求解方法
3.3 建立PZT智能传感器模型的基本假设
3.4 粘贴式PZT智能传感器力学模型
3.4.1 粘贴式PZT智能传感器压电方程
3.4.2 不考虑粘结胶层与自身阻尼时的PZT智能传感器力学模型
3.4.3 考虑粘结胶层与自身阻尼时的PZT智能传感器力学模型
3.4.4 考虑自身阻尼（电信号输出）影响时PZT智能传感器力学模型
3.5 埋入式PZT智能传感器力学模型
3.5.1 埋入式PZT智能传感器压电方程
3.5.2 埋入式PZT智能传感器力学模型
3.6 PZT智能传感器力学模型算例分析
3.6.1 PZT传感器参数选择
3.6.2 粘贴式PZT智能传感器力学模型算例分析
3.6.3 埋入式PZT智能传感器力学模型算例分析
3.7 PZT智能传感器力学模型试验验验
3.7.1 试验设备
3.7.2 试验方案及步骤
3.7.3 粘贴式PZT智能传感器力学模型试验研究
3.7.4 埋入式PZT智能传感器力学模型试验研究
3.8 本章小结
4 压电智能驱动器力学模型与试验研究
4.1 引言
4.2 建立PZT智能驱动器模型的基本假设
4.3 粘贴式PZT智能驱动器力学模型
4.3.1 自由振动PZT驱动模型
4.3.2 粘贴式PZT驱动模型
4.4 埋入式PZT智能驱动器力学模型
4.4.1 埋入式PZT智能驱动器压电方程
4.4.2 埋入式PZT智能驱动器力学模型
4.5 PZT智能驱动器力学模型算例分析
4.5.1 PZT驱动器参数选择
4.5.2 粘贴式PZT智能驱动器力学模型算例分析
4.5.3 埋入式PZT智能驱动器力学模型算例分析
4.6 PZT智能驱动器力学模型试验验证
4.6.1 试验设备
4.6.2 试验方案及步骤
4.6.3 胶层对PZT驱动器的影响
4.7 本章小结
5 压电智能骨料基本力学性能试验研究
5.1 引言
5.2 压电智能骨料抗压及抗剪力学性能试验研究
5.2.1 试验目的
5.2.2 试验设备及压电智能骨料的前期制作
5.2.3 压电智能骨料抗压和抗剪试验方案
5.2.4 数据采集及结果分析
5.3 压电智能骨料冻融循环力学性能试验研究
5.3.1 试验目的
5.3.2 试验设备及压电智能骨料的前期制作
5.3.3 压电智能骨料冻融循环试验方案
5.3.4 数据采集及结果分析
5.4 本章小结
6 压电智能混凝土结构损伤统计识别算法
6.1 引言
6.2 基于压电波动法的不确定性因素及消除分析
6.2.1 结构损伤识别精度的不确定性因素分析
6.2.2 监测噪音等不确定性因素的消除分析
6.3 基于小波分析的监测信号降噪处理
6.4 基于压电智能骨料的损伤统计识别技术原理
6.4.1 基于概率统计理论的结构损伤识别原理
6.4.2 基于概率统计的损伤识别理论模型
6.4.3 混凝土结构损伤概率统计识别算法及步骤
6.5 钢筋混凝土梁的损伤统计识别试验研究
6.5.1 试验目的
6.5.2 试验设备
6.5.3 试验原理
6.5.4 试验结果分析
6.6 本章小结
7 结论与展望
7.1 结论
7.2 创新点摘要
7.3 展望
参考文献
攻读博士学位期间科研项目及科研成果
纵向课题
致谢
作者简介
【参考文献】：
期刊论文
[1]水泥基压电传感系统在混凝土结构动态监测中的应用[J]. 杨晓明,李宗津. 地震工程与工程振动. 2012(05)
[2]利用压电智能骨料的钢管混凝土柱密实性检测试验[J]. 綦宝晖,阎石,刘福学,何彬彬,付锦治. 沈阳建筑大学学报(自然科学版). 2012(03)
[3]基于压电波动法的混凝土裂缝损伤主动被动监测对比试验[J]. 孙威,阎石,蒙彦宇,吴建新. 沈阳建筑大学学报(自然科学版). 2012(02)
[4]杯形陀螺压电片粘结胶层对谐振子振动特性的影响规律研究[J]. 朱炳杰,陶溢,吴宇列,陈志华. 传感技术学报. 2011(09)
[5]Piezoelectric Actuator/Sensor Wave Propagation Based Nondestructive Active Monitoring Method of Concrete Structures[J]. 朱劲松. Journal of Wuhan University of Technology（Materials Science Edition）. 2011(03)
[6]结构损伤动力检测与健康监测研究现状与展望[J]. 朱宏平,余璟,张俊兵. 工程力学. 2011(02)
[7]基于波动理论的压电智能混凝土单轴破坏实验研究[J]. 李旭,霍林生,李宏男. 防灾减灾工程学报. 2010(S1)
[8]再生混凝土基本力学性能试验[J]. 周静海,何海进,孟宪宏,杨有志. 沈阳建筑大学学报(自然科学版). 2010(03)
[9]结构健康监测-智能信息处理及应用[J]. 姜绍飞. 工程力学. 2009(S2)
[10]混凝土结构埋入式传感器的耐久性研究[J]. 程书剑,刘西拉,方从启. 四川建筑科学研究. 2009(03)
博士论文
[1]压电智能结构分析的新方法研究及其应用[D]. 李双蓓.广西大学 2012
[2]利用压电陶瓷的智能混凝土结构健康监测技术[D]. 孙威.大连理工大学 2009
[3]基于反共振频率和压电阻抗的结构损伤检测[D]. 王丹生.华中科技大学 2006
[4]土木工程结构的性能监测系统与损伤识别方法研究[D]. 杨晓明.天津大学 2006
[5]混凝土压电陶瓷敏感模块特性研究[D]. 陈雨.重庆大学 2006
[6]基于不完备信息土木工程结构损伤识别方法研究[D]. 袁旭东.大连理工大学 2005
[7]压电石英晶片扭转效应研究及新型扭矩传感器的研制[D]. 高长银.大连理工大学 2004
[8]埋入压电材料的智能复合材料结构振动主动控制理论和实验研究[D]. 吴克恭.西北工业大学 2003
硕士论文
[1]基于压电智能骨料的钢筋混凝土桥墩船—桥碰撞监测研究[D]. 袁宁宁.大连理工大学 2012
[2]基于压电智能骨料的钢筋混凝土结构地震应力监测方法[D]. 张海滨.大连理工大学 2012
[3]结构健康监测中的压电传感技术研究[D]. 孙艾薇.中南大学 2010
[4]基于概率统计方法的结构损伤识别研究[D]. 林秀萍.重庆大学 2009
[5]应用于结构健康监测的压电阻抗技术研究[D]. 冯伟.南京航空航天大学 2007
[6]压电机敏模块性能分析[D]. 郭浩.重庆大学 2006
[7]压电结构的可靠性分析[D]. 孙法国.哈尔滨工程大学 2006
[8]结构损伤检测PZT阻抗法的理论与试验研究[D]. 徐茂华.华中科技大学 2005
[9]结构混凝土压电机敏监测技术的基础研究[D]. 周文委.重庆大学 2003
[10]基于PZT阻抗分析的结构健康监测技术研究[D]. 杨光瑜.中国人民解放军国防科学技术大学 2002
本文编号：3162276
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