本文選題：爆破振動　切入點：能量分布　出處：《爆炸與沖擊》2017年02期

【摘要】：為了更精確提取爆破振動信號峰值速度、能量等重要特征,必須對爆破振動加速度信號時域積分中的趨勢項予以去除。通過對實測爆破振動加速度信號進行梯形數(shù)值積分,提出以時域積分后的爆破振動速度信號來構(gòu)造模式自適應(yīng)小波基的方法,并用此方法去除時域積分后爆破振動速度信號中的趨勢項,然后對去除趨勢項后的爆破振動速度信號進行能量特征分析。結(jié)果表明:模式自適應(yīng)連續(xù)小波法成功去除了時域積分后爆破振動速度信號中的趨勢項;與建立在傳統(tǒng)Fourier變換基礎(chǔ)上的頻譜分析相比,小波變換的能量分析具有更精細的頻率分辨率,更適合于對頻率分辨率要求更高的爆破振動信號進行分析;各頻率區(qū)間范圍劃分越寬,爆破振動加速度信號與速度信號各頻率區(qū)間內(nèi)能量分布的相關(guān)程度越高,反之,相關(guān)程度越低。
[Abstract]:In order to extract more accurately the peak velocity, energy and other important characteristics of blasting vibration signal, it is necessary to remove the trend term from the time domain integral of blasting vibration acceleration signal.Based on the trapezoidal numerical integration of the measured blasting vibration acceleration signal, a method of constructing the mode adaptive wavelet basis is proposed by using the blasting vibration velocity signal after the time domain integration.This method is used to remove the trend term in the blasting vibration velocity signal after the time domain integration, and then the energy characteristic analysis of the blasting vibration velocity signal after removing the trend term is carried out.The results show that the mode adaptive continuous wavelet method has successfully removed the trend term from the velocity signal of blasting vibration after time domain integration, and compared with the spectrum analysis based on the traditional Fourier transform.The energy analysis of wavelet transform has more precise frequency resolution, which is more suitable for the analysis of blasting vibration signals with higher frequency resolution.The higher the correlation degree of the energy distribution between the acceleration signal of blasting vibration and the velocity signal is, the lower the correlation degree is.
【作者單位】： 長沙理工大學土木與建筑學院;湖南城市學院土木工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(51678071,51608183,51508037) 湖南省自然科學基金項目(2016JJ4013) 湖南省教育廳重點科學研究項目(16A038);湖南省教育廳科學研究項目(14B007)
【分類號】：TB53;TN911.6

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7 馬h角，

本文編號：1728884