【摘要】：光纖光柵傳感器具有體積小、抗電磁干擾、靈敏度高、易于構(gòu)建分布式傳感網(wǎng)絡(luò)并適合與復合材料結(jié)構(gòu)集成等獨特優(yōu)點,非常應(yīng)用于航空航天領(lǐng)域。現(xiàn)代飛行器向著多功能、高機動、高可靠等方向發(fā)展,具有自診斷、自修復、自適應(yīng)功能的智能化變體飛行器備受重視。因此,本文提出研究基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID算法的類似于機翼柔性后緣的復合材料層合板彎曲變形分布式光纖感知與控制方法,主要工作包括以下幾個方面:首先,深入研究了預埋光纖光柵傳感器的復合材料層合板制備方法,如烘箱固化與熱壓罐固化工藝、光纖傳感器鋪設(shè)與引出方式等。為考察固化工藝對于光纖光柵傳感器感知性能的影響,研究了復合材料層合板不同固化階段光纖光柵傳感器反射光譜與中心波長偏移量變化特征,為后繼固化工藝優(yōu)化和傳感器性能評估提供有益參考。其次,構(gòu)建了基于光纖光柵傳感器的單邊固支環(huán)氧樹脂板與碳纖維復合材料層合板彎曲變形監(jiān)測系統(tǒng)。借助試驗標定方法,得到典型加載條件下板結(jié)構(gòu)彎曲變形與光纖光柵傳感陣列中心波長偏移量之間映射關(guān)系,從而為板結(jié)構(gòu)變形快速辨識提供依據(jù)。再次,針對機翼結(jié)構(gòu)變形控制需求,在傳統(tǒng)PID算法基礎(chǔ)上,分別給出了基于Hebb單神經(jīng)元、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制下的PID算法。數(shù)值仿真表明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制算法在變形控制的超調(diào)量、調(diào)節(jié)時間等性能方面均有較大改善。最后,構(gòu)建了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID算法的復合材料層合板變形分布式光纖監(jiān)測與控制系統(tǒng),編寫了基于Labview的復合材料層合板彎曲變形感知與控制軟件,實現(xiàn)對板結(jié)構(gòu)彎曲變形狀態(tài)的控制。
[Abstract]:Fiber Bragg grating (FBG) sensors have many unique advantages such as small size, anti-electromagnetic interference, high sensitivity, easy to build distributed sensor networks and suitable for integration with composite structures, and are widely used in the field of aeronautics and astronautics. Modern aircraft is developing towards multi-function, high maneuverability and high reliability. Intelligent aircraft with self-diagnosis, self-repair and adaptive function has been paid more attention to. Therefore, this paper presents a distributed fiber sensing and control method for bending deformation of composite laminates, which is similar to the wing flexible trailing edge based on neural network pid algorithm. The main work includes the following aspects: first of all, The fabrication methods of composite laminates for embedded fiber Bragg grating sensors, such as curing process of oven and hot pressing tank, laying and extraction of fiber optic sensors, etc. In order to investigate the effect of curing process on the sensing performance of fiber Bragg grating sensors, the variation characteristics of reflectance spectrum and center wavelength offset of fiber Bragg grating sensors in different curing stages of composite laminates were studied. It provides a useful reference for the optimization of the subsequent curing process and the performance evaluation of the sensor. Secondly, based on fiber Bragg grating sensor, the bending deformation monitoring system of single side clamped epoxy resin plate and carbon fiber composite laminated plate is constructed. With the help of the experimental calibration method, the mapping relationship between the bending deformation of the plate structure and the central wavelength offset of the fiber grating sensor array under typical loading conditions is obtained, which provides the basis for the rapid identification of the plate structure deformation. Thirdly, according to the requirements of wing structure deformation control, the pid algorithm based on Hebb single neuron BP neural network and RBF neural network control is presented based on the traditional pid algorithm. Numerical simulation shows that the neural network pid control algorithm can improve the performance of deformation control such as overshoot and adjusting time. Finally, the distributed optical fiber monitoring and control system of composite laminates deformation based on BP neural network pid algorithm is constructed, and the software of sensing and controlling the bending deformation of composite laminates based on LabVIEW is developed. The control of bending deformation state of plate structure is realized.
【學位授予單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TB33;TP212

【參考文獻】

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本文編號：2133363