飞艇骨架结构动态损伤识别方法

针对飞艇骨架结构中损伤引起的模态跃迁现象导致无法通过匹配损伤前后动态特性参数变化来识别损伤的难题,给出3种只基于损伤后振动响应信息进行损伤识别的动态方法。通过模态分析方法获得结构的模态参数,分别推导模态振型曲率法、均布载荷面曲率法和虚拟轴向应变法等3种损伤识别算法。定义损伤指标,并根据损伤指标局部峰值来识别和定位损伤杆件。以半硬式飞艇常见狭长构型三角截面碳纤维复合材料桁架为例,结合有限元法和自编MATLAB程序进行损伤识别仿真研究,影响参数包括损伤类型、损伤位置、损伤程度和噪声量级等,最后对损伤识别算法的有效性进行试验验证。结果表明新损伤识别方法对损伤敏感,在环境噪声工况下能准确识别和定位单个和多个损伤杆件。文中方法均基于结构整体振动信息进行损伤杆件识别,将来可用于构造飞艇骨架实时结构健康监测系统。     

基于运行模态的复合材料梁脱层损伤识别

为了实现复合材料结构损伤的定位与定量识别,利用传递率函数的运行模态分析方法探讨了复合材料梁无损检测方法,通过对加速度传递函数的最小二乘拟合,得到结构的模态频率和阻尼,对传递率函数矩阵奇异值分解,得到结构的振型。运用曲率模态(CMS)和曲率模态变化率(CMSI)作为损伤指标,对具有单损伤、多损伤和不同损伤程度的复合材料梁结构进行模态分析,并对两种损伤指标的识别敏感性进行对比。实验结果表明:CMS和CMSI在损伤位置发生突变,通过突变可以识别出损伤的位置和大小,并且能够对结构中的多损伤进行识别;CMS和CMSI的突变极差值随着损伤程度的增加而增大,说明CMS和CMSI具有定量识别损伤程度的能力;与CMS相比,CMSI对复合材料梁结构损伤识别更为敏感。     

基于FBG动态应变监测的金属结构损伤识别方法研究

结构关键部位早期损伤的识别对结构的安全性具有重要意义,损伤的早期发现可为结构的使用和维修提供及时的参考和支持。利用光纤光栅传感器对结构的动态应变进行测试,应用应变模态识别技术对结构局部的动态应变响应特征进行提取,并构建损伤识别指标,对结构的损伤位置和损伤程度进行识别。结果表明:动态应变响应特征对结构局部损伤敏感,同时损伤识别指标能够反映损伤区域以及损伤的程度,可为结构微小损伤的识别与定位提供技术方法。     

基于递阶遗传算法的结构多损伤监测

基于递阶遗传算法(HGA)与结构优化思想,提出了一种针对欧拉-伯努利梁和二维板结构的多损伤监测方法.该方法利用递阶遗传算法的控制基因表示损伤的数量和位置,以参数基因表示损伤的程度,有效地避免了传统遗传算法(CGA)的早熟现象所造成的损伤误识别等问题.一个悬臂梁和悬臂方板结构模型的多损伤监测仿真计算表明该方法能够准确地监测一、二维结构中多个位置的损伤,而传统遗传算法难以识别二维结构中的多损伤情况.悬臂梁仿真算例中,该方法和传统遗传算法对多损伤程度的识别误差分别为0.144%和1.819%,所需的有限元计算次数该方法仅为传统遗传算法的16.4%.与传统遗传算法相比,递阶遗传算法明显提高了损伤识别方法的计算效率、精度和稳定性.      

基于转角模态曲率的损伤识别研究

利用测量得到的模态参数,应用中心差分法求取振型曲率,用损伤前后同一位置的振型曲率变化作为结构损伤的识别指标。采用有限元方法,通过数值仿真,对不同位置发生损伤前后的悬臂梁进行仿真计算,得到其模态参数。利用构造的损伤识别指标对结构损伤情况进行识别研究。在前人研究的基础上,特别提出了利用角位移模态曲率变化来识别损伤位置。仿真算例表明：利用角位移模态曲率比平动位移模态曲率识别损伤的效果更好,精度更高。     

基于转角振型曲率的损伤识别

利用中心差分法求取振型曲率,用损伤前后同一位置的振型曲率变化来作为结构损伤的识别指标。采用有限元方法,通过数值仿真对不同位置发生损伤的悬臂梁进行分析,利用构造的的损伤指标对结构损伤情况进行识别研究。在前人的研究基础上,特别提出了利用角度位移振型曲率变化来识别损伤。仿真算例表明:利用角度位移振型比平动位移振型识别损伤的效果更好、精度更高。     

基于曲率模态法对飞机翼梁的损伤识别

基于曲率模态提出了一种对飞机翼梁的损伤识别分析方法,通过判断结构在损伤前后的曲率模态的变化,比对损伤的位置进行定位。文中提出利用孤立特征值的一阶摄动法求解损伤后曲率模态,能够通过无损振型计算出损伤后曲率模态的改变量,优化计算方法。为验证方法的有效性,将某一简支梁作为算例进行损伤识别,得到了较好的效果。识别结果还表明,曲率模态的变化比会随着损伤程度的增加而增大,利用这一性质能够初步判断结构的损伤程度。利用这一方法对某一整体式飞机翼梁进行了损伤识别,结果证明,这种方法能够迅速的对飞机翼梁上出现的损伤进行定位,并且通过判断曲率模态的变化比的大小,能够判断飞机翼梁的损伤的程度。     

基于Lamb波群速度修正的复合材料结构损伤定位

复合材料结构在制造和服役过程中易产生不可见损伤,会降低结构强度,影响设备安全性能。基于超声Lamb波的结构健康检测方法可有效地实现对结构损伤的识别。然而,由于受到检测系统复杂的幅值调制作用,接收信号将发生频谱能量分布偏移。在定位检测过程中,群速度的选择以激励信号的中心频率为准,当激励信号的频谱受到较强幅值调制时,此时用于定位的群速度值将不再准确。在幅值调制特性的研究基础上,通过仿真和试验方法,探究了幅值调制对信号频谱能量分布的影响;进而提出了基于频谱偏移的群速度修正方法,并将此方法用于改进的延时叠加算法中以提高损伤定位精度。试验以T300/3231碳纤维复合材料板为对象,对比了群速度修正前后的损伤成像结果。结果显示,经过群速度修正后的定位精度优于未经过修正的结果,验证了群速度修正方法的有效性。     

基于结构动力学特性的损伤识别方法

基于等效模态应变/动能理论,提出了一种利用实际结构的测试数据识别结构中损伤位置的方法。在此基础上,研究了利用模型修正技术识别结构中损伤强度的方法。分别以一个单损伤平板结构和多损伤平板结构为例,通过仿真分析了以上方法的有效性。结果表明,以上方法可以有效识别结构中的损伤位置和损伤强度。     

复合材料层合板的振动模态试验研究

采用逐点激励单点测试（SISO）的方法,在自由状态和一端固支状态下对无损伤和含开孔损伤的复合材料层合板进行了模态试验和模态识别.根据测量得到的试验件的频率、阻尼和振型等模态参数,分析了层合板在不同边界条件下开孔损伤位置和开孔损伤大小对层合板的振动特性的影响.结果表明：复合材料层合板具有优越的阻尼特性;试验获得的振动特性与相关文献中的结果一致;开孔损伤位置和开孔损伤大小对层合板的振动特性有明显影响.     

无参考主动Lamb波结构损伤时反成像监测方法

主动Lamb波损伤监测中的差信号方法获取损伤散射信号容易受到结构和环境等外界因素的影响。针对该问题,提出了无参考信号的损伤成像定位和监测方法;研究了回波式压电阵列的布置方法,并设计采用时间反转窗函数,清除Lamb波监测信号中的直接传播信息和边界反射信号,以截取出内部散射信号;通过控制压电阵列布局、设置窗函数等技术条件,基于时间反转理论中对波源的自适应聚焦原理,直接利用当前状态下的传感信号实现对结构损伤的实时成像、定位与评估,不再需要健康信号作为参考。在玻璃纤维复合材料板上的实验结果表明,该方法能较为准确地实时监测出损伤的位置、范围等特征。     

航空发动机风扇叶片的抗鸟撞设计

根据航空发动机结构特征和鸟撞后的风扇叶片损伤特征,提出风扇第一级转子叶片是发动机抗鸟撞关键零件,叶片前缘为抗鸟撞设计关键部位。建立一种风扇叶片鸟撞理论分析方法,研究撞击工况、结构参数与鸟撞过程、损伤模式、损伤程度的关系,提出前缘角度是抗鸟撞能力关键结构参数。当撞击工况确定后,前缘角度决定了撞击形式和叶片损伤模式,影响损伤程度。采用显示动力学仿真分析方法,设计了一种带前缘特征的模型,对前缘角度的影响规律进行了验证,并开展了实际风扇叶片改进设计,改进后的叶片被鸟撞击后变形减小最少33%,抗鸟撞击能力明显提升。     

基于神经网络的轴类损伤检测研究

理论分析表明,结构损伤前后固有频率的变化包含了结构损伤位置和程度的信息.在此理论基础上,对一个一端固定轴模型进行了损伤数值模拟,提取同有频率的变化信息并采取合适的方法构造改进型BP神经网络来判断结构损伤.检测表明,该方法在结构损伤检测中具有较好的应用前景.     

基于结构张量特征的机体损伤区域动态划分

为提升飞机结构损伤维修分析的智能化水平,实现飞机结构损伤模型的高效重构,提出了基于结构张量特征的动态阈值损伤区域划分方法。首先,引入结构张量理论,特征表示图像局部颜色结构纹理,完备损伤图像特征表示;其次,通过构建共性分布的结构张量特征空间,从而使不同损伤图像具有一致性损伤区域划分流程;在此基础上,定义了动态阈值划分算子,并通过对动态阈值划分算子参数的计算,实现结构张量特征空间中的动态阈值划分;最后,选用不同飞机结构损伤实例图像对方法进行了对比验证。验证结果表明,相比于传统灰度方法、固定阈值划分和其他动态阈值划分算子,椭圆算子划分得到的损伤边界连贯完整,能够有效分割微小裂纹,噪点较少,质量较优。该方法运算高效、流程统一、特征表示完备,对不同类型结构损伤的适用性好。     

基于机器视觉技术的飞机绕机外观检查方法研究

大型民用飞机试飞和航线运营期间,对其外观表面进行绕机外观检查是适航性安全检查的必要工作。目前飞机的绕机检查主要采用人工绕机方式,该方式,且成本高、效率低,易出现漏检、误检等人为因素,因此智能外观表面检查方法的研究是一项迫切的任务。相比于其他工业检测任务,飞机外观检查智能识别目前无公开数据集,且飞机真实外观损伤类型多样。通过对飞机外观图像的采集和处理,研究基于YOLO V3的飞机表面检查工程方法,初步建立了飞机外观损伤图像数据集框架。首先采用YOLO检测网络粗略获取飞机外观损伤位置和损伤类型,其次针对不同损伤类型的特点,用水平集算法获取图像块中更精准的损伤位置,最后根据精细化后的结果进行量化分析。提出了能够解决机器深度学习网络智能检测已知类别损伤的方法,对未知损伤具有较强容忍度和较大的灵活性与适应性。实践表明,本文提出的方法可以解决传统人工目视检测的部分弊端,可以为机器人智能绕机检查的工程应用提供技术参考,对降低飞机试飞和运营阶段的维修、维护成本有重要意义。     

利用模态编码进行结构损伤位置识别的自联想储存器神经网络方法

 提出了一种基于自联想储存器神经网络的结构损伤识别方法,该网络的训练数据为经编码后的结构模态向量。和传统BP网络相比,这种方法收敛性能较好且不易陷入局部极小值。另外,为判断识别结果的正确性,提出了一种基于向量间距离的可靠性分析方法。最后,以一个悬臂梁为算例验证了该方法的有效性和可行性。     

基于疲劳-蠕变载荷等效转换的涡轮盘载荷谱编制及寿命预测

针对雨流计数法在峰谷值提取时进行等值压缩,忽略保载时间的问题进行了改进,提出了一种基于损伤曲线的疲劳-蠕变载荷等效转换方法。利用非线性疲劳损伤累积函数和损伤等效原则,建立了不同应力水平、不同保载时间下疲劳-蠕变载荷与疲劳载荷之间的等效换算模型。利用涡轮盘材料试验数据,计算了不同循环加载条件下的等效换算比,得到了其随保载时间的变化规律。利用改进的雨流计数法,编制了航空发动机高压涡轮盘载荷谱,并将其与寿命-时间分数预测法相结合,得到了涡轮盘剩余寿命。结果表明,改进的雨流计数法综合考虑了疲劳-蠕变耦合损伤对涡轮盘寿命造成的影响,相比于传统雨流计数法,寿命预测误差降低了15.02%,验证了该方法的有效性。     

高温环境下薄壁结构声激励响应及疲劳分析与试验验证

针对航空发动机薄壁结构热声疲劳问题,采用耦合的有限元/边界元法,对GH188薄壁结构进行动力学响应计算,采用改进的雨流计数法和Morrow平均应力模型,结合Miner线性累积损伤理论对薄壁结构疲劳寿命进行了预估。基于高温行波管试验器开展了GH188薄壁结构高温声激振疲劳试验研究,获取了薄壁结构在不同温度和声载荷作用下的模态频率、应力/应变响应和疲劳寿命结果。仿真计算结果与试验结果对比分析表明:数值仿真对结构破坏位置判断准确,破坏位置均为结构根部,结构1阶热模态频率具有一致性,误差0.49%~2.09%之间,X方向应力响应峰值集中在基频附近,随温度升高,结构发生软化刚度下降,响应峰值向左发生偏移,且预测水平与试验一致,误差在1%~3%之间,验证了薄壁结构热声响应计算方法与计算模型的准确性。结构疲劳寿命随温度和声压级的上升而均呈现下降趋势,疲劳破坏时间的预估值与试验结果在一个量级之内,误差在3~3.5倍之间,满足工程级寿命预测要求,验证了薄壁结构热声疲劳寿命预估方法的有效性。      

涡轮转子随机结构的可靠性研究

以传统的应力-强度干涉模型为基础,考虑了涡轮转子随机结构尺寸、温度应力、转速、外载荷和材料强度等参数的随机性,利用积分随机有限元和Gram-Charlier级数方法对转子局部应力最大处进行可靠性分析.该方法计算结果与Monte-Carlo仿真值比较,二者相对误差非常小,计算结果比较精确,既避免了有限元计算量大和速度慢的情况,又实现了转子随机结构的可靠性计算.