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基于EIT的CFRP層合板缺陷可視化檢測(cè)

發(fā)布時(shí)間:2021-08-16 20:15
  利用碳纖維復(fù)合材料(CFRP)的自傳感特點(diǎn)及結(jié)構(gòu)損傷的電學(xué)敏感特性,提出基于電阻抗斷層成像(EIT)的檢測(cè)方法,以實(shí)現(xiàn)非侵入、無(wú)輻射、低成本的快速無(wú)損結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)?紤]CFRP層合板各向異性電學(xué)特點(diǎn),利用有限元分析軟件COMSOL構(gòu)建實(shí)驗(yàn)?zāi)P?求解分析不同激勵(lì)模式,并從多種評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估,進(jìn)而獲取適用于開(kāi)放式環(huán)狀電極分布的最優(yōu)激勵(lì)模式為間三激勵(lì)。為提高EIT系統(tǒng)的成像質(zhì)量,對(duì)基于L1正則化的成像算法進(jìn)行研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:與EIT中常用的Landweber、Tikhonov等算法相比,該算法提高了成像質(zhì)量和被測(cè)物體邊緣分辨率。 

【文章來(lái)源】:傳感器與微系統(tǒng). 2020,39(02)CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】:5 頁(yè)

【部分圖文】:

基于EIT的CFRP層合板缺陷可視化檢測(cè)


開(kāi)放式EIT電極分布模式

激勵(lì)模式,電極


針對(duì)各向異性CFRP材料的開(kāi)放式EIT結(jié)構(gòu),比較三種典型的激勵(lì)模式:相鄰激勵(lì)、間三激勵(lì)、相對(duì)激勵(lì)。如圖3所示,每種激勵(lì)模式下,均循環(huán)激勵(lì)循環(huán)測(cè)量非激勵(lì)對(duì)的相鄰電極間電壓差。即:1)相鄰激勵(lì),可獲得獨(dú)立測(cè)量數(shù)為104個(gè);2)間三激勵(lì),采用間隔三個(gè)電極的電極對(duì)作為激勵(lì)電極對(duì),獲得192個(gè)獨(dú)立測(cè)量值;3)相對(duì)激勵(lì),采用相對(duì)電極對(duì)作為激勵(lì)電極,獲得96個(gè)獨(dú)立測(cè)量值。2 開(kāi)放式EIT激勵(lì)模式比較

仿真模型,電導(dǎo)率,材料


構(gòu)造實(shí)驗(yàn)?zāi)P停?[0°/90°]4)層合板0°纖維電導(dǎo)率設(shè)置為{1000 0 0,0 1 0,0 0 10},90°纖維初始電導(dǎo)率為{1 0 0,0 1000 0,0 0 1}。在被測(cè)材料中心位置設(shè)置一個(gè)圓柱體為材料損傷部分,設(shè)置三組實(shí)驗(yàn)?zāi)P。如圖4。1)改變材料損傷部分的電導(dǎo)率,如圖4(a),它的電導(dǎo)率在各層CFRP初始電導(dǎo)率基礎(chǔ)上依次改變20%,40%,60%,80%,100%。三種激勵(lì)模式下,獲取邊界測(cè)量電壓信號(hào),計(jì)算電壓變化標(biāo)準(zhǔn)差在不同電導(dǎo)率改變量下的變化趨勢(shì),如圖5(a)所示。

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[3]基于三維真實(shí)顱腦模型的單次電流激勵(lì)對(duì)EIT重構(gòu)圖像質(zhì)量影響的研究[J]. 陳榮慶,李昊庭,劉學(xué)超,張戈,徐燦華,董秀珍,付峰.  中國(guó)醫(yī)學(xué)裝備. 2017(08)
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博士論文
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本文編號(hào):3346319

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