本文關鍵詞： 超高速撞擊 聲發(fā)射 小波變換 蜂窩板 損傷模式 Kruskal-Wallis檢驗　出處：《爆炸與沖擊》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了通過超高速撞擊聲發(fā)射信號識別蜂窩結構受空間碎片撞擊后的損傷狀態(tài),提出一種基于小波的損傷特征提取方法。采用超高速撞擊聲發(fā)射技術,以鋁合金蜂窩板為研究對象,通過超高速撞擊實驗獲取實驗信號。分析超高速撞擊聲發(fā)射信號的時頻特征及板波模態(tài)等特征,采用Daubechies小波變換將信號中模態(tài)分離,根據小波系數計算各尺度小波能量分數及小波能量熵特征,分析各特征參數與損傷間的關系,并通過Kruskal-Wallis檢驗方法驗證各特征值對損傷識別的貢獻。結果表明:小波能量分數和小波能量熵具有一定的損傷模式分類能力;250kHz以上的小波能量分數具有良好的損傷模式分類能力;非超聲部分的低頻信號對損傷識別存在干擾。
[Abstract]:In order to identify the damage state of honeycomb structure after space debris impact by hypervelocity impact acoustic emission signal, a wavelet based damage feature extraction method is proposed. Taking aluminum alloy honeycomb plate as the research object, the experimental signals are obtained by hypervelocity impact experiments. The time-frequency characteristics and plate wave modes of the ultra-high velocity impact acoustic emission signals are analyzed. The Daubechies wavelet transform is used to separate the modes in the signals. According to wavelet coefficients, wavelet energy fraction and wavelet energy entropy characteristics are calculated, and the relationship between each characteristic parameter and damage is analyzed. The results show that wavelet energy fraction and wavelet energy entropy have a certain ability of damage pattern classification. Wavelet energy fraction above 250 kHz has good damage pattern classification ability. The low frequency signal of non-ultrasonic part interferes with damage identification.
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學空間碎片高速撞擊研究中心;
【基金】：空間碎片專項十二五項目 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項項目(HIT.NSRIF.2015029)
【分類號】：V415;V528

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本文編號：1538760