本文選題：非線性效應(yīng) + 指紋分析��； 參考：《聲學(xué)學(xué)報(bào)》2017年05期

【摘要】：針對(duì)結(jié)構(gòu)早期損傷超聲非線性檢測(cè)中損傷表征問題,發(fā)展了一種基于動(dòng)態(tài)小波指紋的超聲信號(hào)分析方法,從超聲信號(hào)的動(dòng)態(tài)小波指紋分布中提取出一種可用于結(jié)構(gòu)早期損傷表征的超聲非線性特征參數(shù)。研究了小波基函數(shù)及分析尺度對(duì)超聲非線性效應(yīng)提取效果的影響,優(yōu)選出對(duì)結(jié)構(gòu)早期損傷敏感的小波基函數(shù)以及尺度范圍。將提出的動(dòng)態(tài)小波指紋分析方法應(yīng)用于二次諧波及混頻非線性超聲檢測(cè)信號(hào)分析,結(jié)果表明,動(dòng)態(tài)小波指紋分析方法可有效提取出檢測(cè)信號(hào)中的二次諧波及混頻分量,基于小波指紋分布的非線性特征參數(shù)可用于板結(jié)構(gòu)中微裂紋的定量表征.本文研究工作為結(jié)構(gòu)早期損傷超聲非線性檢測(cè)中的弱非線性效應(yīng)提取作了有益探索。
[Abstract]:A method of ultrasonic signal analysis based on dynamic wavelet fingerprint is developed to solve the problem of damage characterization in ultrasonic nonlinear detection of early structural damage. An ultrasonic nonlinear characteristic parameter, which can be used to characterize the early damage of structures, is extracted from the dynamic wavelet fingerprint distribution of ultrasonic signals. The influence of wavelet basis function and analysis scale on the extraction effect of ultrasonic nonlinear effect is studied. The wavelet basis function and scale range which are sensitive to the early damage of structure are selected. The proposed dynamic wavelet fingerprint analysis method is applied to the analysis of the second harmonic and mixed nonlinear ultrasonic signal. The results show that the dynamic wavelet fingerprint analysis method can effectively extract the second harmonic and mixing components from the detection signal. The nonlinear characteristic parameters based on wavelet fingerprint distribution can be used to quantitatively characterize microcracks in plate structures. The research work in this paper is useful for the extraction of weak nonlinear effects in ultrasonic nonlinear detection of early structural damage.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程與應(yīng)用電子技術(shù)學(xué)院;北京工業(yè)大學(xué)北京市精密測(cè)控技術(shù)與儀器工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(11572010,11272017) 國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(2016YFF0203002)資助
【分類號(hào)】：TB559;TP391.41

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本文編號(hào)：1940824