基于模態(tài)分解與機器學習的金屬薄板損傷識別研究
發(fā)布時間:2025-01-10 22:39
基礎建設和航天工業(yè)等領域中大量使用到了金屬薄板,這些薄板在使用前和使用中都必須要經過嚴格的損傷檢測。復雜的現場環(huán)境和大面積的檢測范圍更適合超聲蘭姆波這種裝置簡單、探傷能力強的技術手段。高頻蘭姆波具有多模態(tài)的特征,在實際測試中會嚴重干擾測試輸出結果,特征參數不能有效辨識。本文針對檢測薄板時環(huán)境復雜情況,采用聲直射入法將疊堆壓電陶瓷激發(fā)的超聲波傳至檢測薄板,降低蘭姆波的激發(fā)頻率以減少來自蘭姆波自身的模態(tài)干擾。本文先闡述了超聲蘭姆波的檢測原理,使用Matlab編寫程序繪制出1.5mm厚金屬鋼板的理論頻散曲線。搭建實驗平臺采集了無損傷、孔型缺陷、槽型缺陷、焊點4種類型下共90個樣本數據,同時對這4種類型的波形編碼區(qū)分并建立輸入輸出關系。由于超聲蘭姆波本身較復雜,加上采集環(huán)境、金屬薄板反射波的干擾,需要對信號有效地降噪預處理,其中傳統(tǒng)經驗模態(tài)分解、改進型完全噪聲輔助聚合經驗模態(tài)分解以及變分模態(tài)分解均有一定的效果,通過Hilbert包絡譜比較了三種方法的優(yōu)點,本文選擇ICEEMDAN方法作為預處理手段。然后通過對各階IMF分量進行時域特征參數提取,對FFT頻譜以及Hilbert邊際譜的特征信息進行提...
【文章頁數】:79 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
本文編號:4025532
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圖1-1金屬薄板的廣泛用途
中北大學學位論文11.緒論1.1研究背景及意義工業(yè)時代革命的到來,也推動了金屬薄板逐漸應用于很多領域,包括國防、水利、工業(yè)生產應用等,其中,不銹鋼薄板已成為傳統(tǒng)鋼鐵工業(yè)板材中必不可少的一種材料。因此,對薄板的應用及其生產的產品質量也要求極高[1]。(a)內燃鍋爐(b)管道圖1-1....
圖2-21.5mm板材相速度頻散曲線
中北大學學位論文14圖2-21.5mm板材相速度頻散曲線Figure2-2Phasevelocityofsteelplateinthispaper圖2-31.5mm板材的群速度頻散曲線Figure2-3Groupvelocityofsteelplateinthispaper從圖2....
圖2-31.5mm板材的群速度頻散曲線
中北大學學位論文14圖2-21.5mm板材相速度頻散曲線Figure2-2Phasevelocityofsteelplateinthispaper圖2-31.5mm板材的群速度頻散曲線Figure2-3Groupvelocityofsteelplateinthispaper從圖2....
圖3-3缺陷部位應力云圖
中北大學學位論文27圖3-3缺陷部位應力云圖Figure3-3Stresscloudofthedefect仿真設置時在接收端設置了懸浮電位,可以清晰的監(jiān)測到接收端的信號,從圖3-4可以看出,接收端可以接收到波形傳播的電壓變化。圖3-4疊堆壓電陶瓷兩端的電位信號Figure3-4P....
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