基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的疲勞裂紋診斷
發(fā)布時間:2021-07-28 20:12
為了保證飛行安全,進行航空結(jié)構(gòu)的疲勞裂紋診斷有著相當重要的意義;谥鲃訉Рǖ姆椒ㄓ捎诰哂斜O(jiān)測范圍廣、對小損傷敏感等優(yōu)點而被廣泛研究,該方法通常通過提取導波損傷特征進行疲勞裂紋診斷。在真實工程應用中,導波損傷特征因受到裂紋擴展路徑、傳感器、傳感器粘貼等因素的影響而存在較大分散性,這混淆了損傷特征對裂紋狀態(tài)的反映,降低了裂紋診斷的可靠性。隨著深度學習的蓬勃發(fā)展,其融合大量數(shù)據(jù)并從中學習、提取與分類有關(guān)的高級特征表達,進而實現(xiàn)高效分類的思想和方法為航空結(jié)構(gòu)的疲勞裂紋診斷提供了切實有效的研究新思路。本文研究了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其在航空結(jié)構(gòu)疲勞裂紋診斷中的應用,主要內(nèi)容如下:(1)研究了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理,設(shè)計了用于疲勞裂紋診斷的一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提出了基于導波-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的疲勞裂紋診斷方法。采用了數(shù)據(jù)標準化、dropout、L2正則化等方法提高卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能。(2)對典型的航空結(jié)構(gòu)——耳片結(jié)構(gòu)單元進行疲勞實驗,采用基于主動導波的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測方法對其疲勞裂紋進行在線監(jiān)測。研究了損傷特征提取方法并分析了其隨裂紋擴展的特性。提出了多通道-多導波特征組合方法,獲得的輸入樣本融合了同一裂紋狀態(tài)的...
【文章來源】:南京航空航天大學江蘇省 211工程院校
【文章頁數(shù)】:89 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
壓電元件特性描述坐標系
圖 2.1 壓電元件特性描述坐標系121 11 12 13 14 15 1632 21 22 23 24 25 264331 32 33 34 35 3656D d d d d d dD d d d d d dDd d d d d d D 表示應力產(chǎn)生的電位移,即壓電元件表面單位面積上產(chǎn)生的電荷數(shù);d 矩陣為是由 組成的壓電常數(shù)矩陣; 代表應力。壓電常數(shù)表示了在單位應力下,壓電元件表面所荷密度,是對壓電元件靈敏度的表征。因此,不同壓電材料的壓電常數(shù)矩陣各不相同.1.2 壓電元件主要性能指標如下圖 2.2 所示是一種常用的典型壓電陶瓷元件,該壓電元件為薄圓柱形,主要由三:上表面電極、壓電陶瓷和下表面電極。該元件直徑約 8mm,厚度為 0.48mm,主要數(shù)為 d33=500×10-12C/N,d31=-210×10-12C/N。該壓電元件在使用時,下表面與結(jié)構(gòu)粘附的電極連接到上表面的小島,使得上下表面的電極均可在上表面引出。
基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的疲勞裂紋診斷向波,反對稱導波 A0類似于彎曲波。(a)對稱模式 (b)反對稱模式圖 2.3 導波在兩個平行的自由表面?zhèn)鞑サ哪J筋l散,并且它們的速度取決于頻率和板厚的乘積。如下圖 2.4 給出了 0.33,密度為 2.7kg/m3的鋁板中傳播的導波相速度及群速度的頻散曲以看出,當頻厚積低于某一值時,某些模式不能傳播,例如在頻厚積較,僅存在 S0和 A0模式。利用這一特性,在結(jié)構(gòu)厚度一定的情況下,的超聲波,能使響應信號中的導波模式簡單,從而利于對結(jié)構(gòu)的損傷狀結(jié)構(gòu)橫截面上表面下表面結(jié)構(gòu)橫截面上表面下表面A1S150006000/s)S0S1
【參考文獻】:
期刊論文
[1]不銹鋼小徑管疲勞裂紋類缺陷相控陣超聲檢測的可靠性驗證[J]. 徐冰,嚴海,劉曉睿. 無損檢測. 2018(09)
[2]改進Softmax分類器的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在人臉識別中的應用[J]. 冉鵬,王靈,李昕,劉鵬偉. 上海大學學報(自然科學版). 2018(03)
[3]軸類鋼鍛件磁粉檢測中發(fā)紋與裂紋的鑒別[J]. 張勇,王轉(zhuǎn)萍,趙藝?,吳廣. 無損檢測. 2018(02)
[4]焊縫裂紋缺陷的磁粉檢測自動識別方法研究[J]. 楊志軍,陳亮,劉延雷,陳德姝,劉玉琢. 制造業(yè)自動化. 2016(04)
[5]厚壁焊縫橫向裂紋超聲與射線檢測的探討[J]. 趙鵬,劉毅勇,張忠政,章彬斌. 機械制造. 2016(02)
[6]鋼軌裂紋傷損聲發(fā)射源的建模仿真與特征分析[J]. 章欣,馮乃章,王艷,沈毅. 聲學學報. 2015(04)
[7]風力機葉片多裂紋擴展聲發(fā)射信號的特征識別[J]. 周勃,張士偉,陳長征,黃鶴艇. 儀器儀表學報. 2015(01)
[8]航空發(fā)動機轉(zhuǎn)子早期裂紋故障振動特征的1(1/2)維譜分析[J]. 王艷豐,朱靖,滕光蓉,梁恩波. 振動與沖擊. 2015(01)
[9]金屬疲勞裂紋聲發(fā)射特性分析及檢測概率研究[J]. 韓暉,肖迎春,白生寶,劉國強,黃博. 科學技術(shù)與工程. 2014(23)
[10]某發(fā)動機葉片拋修裂紋熒光滲透檢測[J]. 唐建朝,周嘉梁. 無損檢測. 2014(03)
博士論文
[1]基于疲勞損傷累積理論的結(jié)構(gòu)壽命預測與時變可靠性分析方法研究[D]. 彭兆春.電子科技大學 2017
碩士論文
[1]疲勞裂紋擴展的健康監(jiān)測技術(shù)研究[D]. 蔡建.南京航空航天大學 2008
本文編號:3308567
【文章來源】:南京航空航天大學江蘇省 211工程院校
【文章頁數(shù)】:89 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
壓電元件特性描述坐標系
圖 2.1 壓電元件特性描述坐標系121 11 12 13 14 15 1632 21 22 23 24 25 264331 32 33 34 35 3656D d d d d d dD d d d d d dDd d d d d d D 表示應力產(chǎn)生的電位移,即壓電元件表面單位面積上產(chǎn)生的電荷數(shù);d 矩陣為是由 組成的壓電常數(shù)矩陣; 代表應力。壓電常數(shù)表示了在單位應力下,壓電元件表面所荷密度,是對壓電元件靈敏度的表征。因此,不同壓電材料的壓電常數(shù)矩陣各不相同.1.2 壓電元件主要性能指標如下圖 2.2 所示是一種常用的典型壓電陶瓷元件,該壓電元件為薄圓柱形,主要由三:上表面電極、壓電陶瓷和下表面電極。該元件直徑約 8mm,厚度為 0.48mm,主要數(shù)為 d33=500×10-12C/N,d31=-210×10-12C/N。該壓電元件在使用時,下表面與結(jié)構(gòu)粘附的電極連接到上表面的小島,使得上下表面的電極均可在上表面引出。
基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的疲勞裂紋診斷向波,反對稱導波 A0類似于彎曲波。(a)對稱模式 (b)反對稱模式圖 2.3 導波在兩個平行的自由表面?zhèn)鞑サ哪J筋l散,并且它們的速度取決于頻率和板厚的乘積。如下圖 2.4 給出了 0.33,密度為 2.7kg/m3的鋁板中傳播的導波相速度及群速度的頻散曲以看出,當頻厚積低于某一值時,某些模式不能傳播,例如在頻厚積較,僅存在 S0和 A0模式。利用這一特性,在結(jié)構(gòu)厚度一定的情況下,的超聲波,能使響應信號中的導波模式簡單,從而利于對結(jié)構(gòu)的損傷狀結(jié)構(gòu)橫截面上表面下表面結(jié)構(gòu)橫截面上表面下表面A1S150006000/s)S0S1
【參考文獻】:
期刊論文
[1]不銹鋼小徑管疲勞裂紋類缺陷相控陣超聲檢測的可靠性驗證[J]. 徐冰,嚴海,劉曉睿. 無損檢測. 2018(09)
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[3]軸類鋼鍛件磁粉檢測中發(fā)紋與裂紋的鑒別[J]. 張勇,王轉(zhuǎn)萍,趙藝?,吳廣. 無損檢測. 2018(02)
[4]焊縫裂紋缺陷的磁粉檢測自動識別方法研究[J]. 楊志軍,陳亮,劉延雷,陳德姝,劉玉琢. 制造業(yè)自動化. 2016(04)
[5]厚壁焊縫橫向裂紋超聲與射線檢測的探討[J]. 趙鵬,劉毅勇,張忠政,章彬斌. 機械制造. 2016(02)
[6]鋼軌裂紋傷損聲發(fā)射源的建模仿真與特征分析[J]. 章欣,馮乃章,王艷,沈毅. 聲學學報. 2015(04)
[7]風力機葉片多裂紋擴展聲發(fā)射信號的特征識別[J]. 周勃,張士偉,陳長征,黃鶴艇. 儀器儀表學報. 2015(01)
[8]航空發(fā)動機轉(zhuǎn)子早期裂紋故障振動特征的1(1/2)維譜分析[J]. 王艷豐,朱靖,滕光蓉,梁恩波. 振動與沖擊. 2015(01)
[9]金屬疲勞裂紋聲發(fā)射特性分析及檢測概率研究[J]. 韓暉,肖迎春,白生寶,劉國強,黃博. 科學技術(shù)與工程. 2014(23)
[10]某發(fā)動機葉片拋修裂紋熒光滲透檢測[J]. 唐建朝,周嘉梁. 無損檢測. 2014(03)
博士論文
[1]基于疲勞損傷累積理論的結(jié)構(gòu)壽命預測與時變可靠性分析方法研究[D]. 彭兆春.電子科技大學 2017
碩士論文
[1]疲勞裂紋擴展的健康監(jiān)測技術(shù)研究[D]. 蔡建.南京航空航天大學 2008
本文編號:3308567
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