【摘要】：隨著航空飛行器性能的提高,其結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜,在服役過程中這些結(jié)構(gòu)將不可避免受到各種形式的沖擊且極易造成不同程度的損傷,而這些損傷會成為結(jié)構(gòu)安全與使用壽命潛在的威脅,因此,結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測技術(shù)中的沖擊載荷在線實(shí)時監(jiān)測研究十分有現(xiàn)實(shí)意義。本文基于這一迫切工程需求,開發(fā)出一套基于ARM的在線實(shí)時監(jiān)測系統(tǒng),主要研究工作如下:首先簡要介紹了聲發(fā)射技術(shù)的概念,壓電傳感器的采集原理以及聲發(fā)射信號的傳播特性,后根據(jù)上述介紹選擇小波變換作為聲發(fā)射信號處理技術(shù),并分析利用此技術(shù)獲取波達(dá)時間的方式,同時提出了非正交小波變換的快速算法;其次,介紹了互相關(guān)函數(shù)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種定位算法的基本原理,并根據(jù)實(shí)際系統(tǒng)監(jiān)測需求對兩種算法進(jìn)行改進(jìn);隨后,重點(diǎn)介紹了沖擊載荷在線實(shí)時監(jiān)測系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計,該系統(tǒng)選擇STM32F407為主控設(shè)備,擁有小型化便攜式(179.5mm×140mm)、低功耗、低成本特性。最后,通過對實(shí)際航空結(jié)構(gòu)某飛行器機(jī)翼后緣模型進(jìn)行沖擊實(shí)驗(yàn),分別運(yùn)行兩種算法,以此驗(yàn)證監(jiān)測系統(tǒng)的功能可行性以及比較兩種算法的優(yōu)劣性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在600×600 mm的監(jiān)測區(qū)域內(nèi),本系統(tǒng)能有效識別沖擊載荷(互相關(guān)算法定位誤差小于20mm;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法非邊界處定位誤差小于10mm),運(yùn)行時間短(不超過5s),定位界面圖像顯示清晰。
[Abstract]:With the improvement of the performance of aeronautics and vehicles, their structures are becoming more and more complex. In the course of service, these structures will inevitably be impacted by various forms and will easily result in different degrees of damage. These damages will become a potential threat to structural safety and service life. Therefore, the research on-line real-time monitoring of impact loads in structural health monitoring technology is of great significance. Based on this urgent engineering requirement, a set of on-line real-time monitoring system based on ARM is developed in this paper. The main research work is as follows: firstly, the concept of acoustic emission technology is introduced briefly. The acquisition principle of piezoelectric sensor and the propagation characteristics of acoustic emission signal are analyzed. According to the above introduction, wavelet transform is selected as the processing technology of acoustic emission signal, and the way to obtain the arrival time by using this technique is analyzed. At the same time, a fast algorithm of non-orthogonal wavelet transform is proposed. Secondly, the basic principles of cross-correlation function and neural network are introduced, and the two algorithms are improved according to the requirement of real system monitoring. Then, the hardware and software design of the on-line real-time monitoring system for impact load is introduced. The system chooses STM32F407 as the main control device and has the characteristics of miniaturization and portable (179.5mm 脳 140mm), low power consumption and low cost. Finally, two algorithms are run to verify the functional feasibility of the monitoring system and to compare the advantages and disadvantages of the two algorithms through impact experiments on the wing trailing edge model of an aircraft with actual aeronautical structure. The experimental results show that the system can effectively identify the impact load in the monitoring area of 600 脳 600 mm (the location error of the cross-correlation algorithm is less than 20 mm). The non-boundary location error of BP neural network algorithm is less than that of 10mm, the running time is short (no more than 5 s), and the image of location interface is clearly displayed.
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：V215;TP274

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2444070