针对铝合金结构服役过程中的疲劳裂纹监测问题,提出了一种基于光纤光栅传感阵列的疲劳裂纹实时监测方法。首先,结合扩展有限元技术获得裂纹扩展过程的应变场分布特征,进行传感器布局设计;其次,通过疲劳加载实验获取加载次数、裂纹长度对波长峰峰值的响应特征,采用三参数指数法进行疲劳扩展a-N(其中N为加载次数,a为裂纹长度)曲线拟合;在实验数据基础上,采用梯度提升回归树算法搭建疲劳损伤预测模型,并将其与线性回归、支持向量两种方法进行对比,选取可释方差、平均绝对误差、平均方差、决定系数和五折交叉验证等多种指标进行模型评估。结果表明,梯度提升回归树算法对疲劳裂纹长度的预测效果最佳。

以航天器中结构的形态感知与可视化重构为研究背景,提出了一种基于准分布光纤光栅传感器网络的板状结构变形监测系统和坐标转换曲面重构算法。首先利用ABAQUS有限元分析软件对四边固支平板结构中心点加载的变形状态进行仿真分析,确定了光纤光栅传感器的位置;研究并分析了光纤光栅的应变检测原理以及基于坐标变换的三维曲面重构算法;最终搭建了一套变形检测系统并进行了相关实验。结果表明,测量点变形量的均方根误差≤0.04 mm,相对误差≤3.5%,该系统可用于航天器板状结构的变形监测。

通过建立校正集样本不同的模型Ⅰ与模型Ⅱ来研究温度对水泥生料近红外光谱模型的影响,其中模型Ⅰ中的建模样本为温度一致的样本,模型Ⅱ中的建模样本为温度变化的样本,建模方法采用偏最小二乘法。对比两组模型的预测结果可知,模型Ⅱ中SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaCO3的预测方均根误差与模型Ⅰ相比分别减小了78.3%、26.4%、42.9%、60.4%。实验结果表明:温度变化会导致预测结果产生一定的误差。在校正集中加入温度不同的样本进行建模,可以降低预测误差,使近红外光谱模型更好地应用于生产现场。

声发射技术是结构损伤检测的重要手段, 声发射源定位是损伤检测的首要环节。时差定位技术具有快速、高效、精确的特点, 以此设计了由菱形阵列光纤布拉格光栅(FBG)传感器构成的声发射定位系统。采用小波变换和传统阈值法提取特征信号, 结合互相关法获得传感器间的信号到达时差, 然后根据几何定位模型求解非线性方程组得到声源可能存在的位置, 最后根据时差的正负特性进一步确定声源的准确位置, 有效避免了伪声源的情况。在铝合金板上, 以对角线为48 cm×48 cm的监测区域进行了10组测试实验验证, 平均误差为1.29 cm。

设计了一种基于柔性铰链结构的光纤光栅加速度传感器, 进行了结构理论分析, 并构建有限元模型仿真分析了传感器的加速度传感特性。基于F-P滤波器构建了具有温度自补偿功能的光纤光栅加速度检测系统, 并通过增加反馈控制电路, 对F-P滤波器进行反馈控制, 实现了系统的零点自温度补偿。对系统的特性进行了实验测试, 结果表明: 系统对加速度的连续激励信号和冲击激励信号均有良好的动态响应, 系统的固有频率为380.0 Hz, 动态响应范围可达65.6 dB, 频率响应范围为10.0 ~240.0 Hz, 灵敏度为236 pm/g, 所设计的加速度传感器具有较强的横向抗扰能力, 干扰方向灵敏度仅为工作方向灵敏度的3.5%。

An acoustic emission (AE) linear location system was proposed, which employed fiber Bragg gratings (FBGs) as AE sensors. It was demonstrated that the FBG wavelength could be modulated as the static case when the grating length was much shorter than the AE wavelength. In addition, an improved AE location method based on the Gabor wavelet transform (WT) and threshold analysis was represented. The method was testified through AE linear location experiments based on a tunable narrow-band laser interrogation system using ultra-short FBG sensors as AE sensors. Results of the experiments showed that 86% of the linear location errors were less than 10 mm.

利用光纤布拉格光栅(FBG)构建传感器网络，结合小波变换、频谱分析和支持向量机分类算法，对碳纤维复合材料板低速冲击区域定位进行了研究。根据划分区域进行冲击试验，探索冲击区域与信号特征之间的关系。在对低速冲击信号进行小波变换去除基线干扰的基础上，采用傅里叶变换提出提取冲击信号幅频特性作为信号特征进行低速冲击区域定位识别的方法，将提取的信号幅频特性作输入、冲击区域类别作输出构建支持向量多分类机实现低速冲击区域定位识别。实验结果表明：在500 mm×500 mm×2 mm的碳纤维复合材料板上对36个测试样本进行低速冲击区域定位识别，实现33个低速冲击区域准确定位，正确率达90%以上，低速冲击定位系统的区域识别精度为40 mm×40 mm，且每个区域定位时间小于1011 ms。研究结果为碳纤维复合材料板的低速冲击区域定位检测提供了一种科学可靠的方法。