复杂结构的非线性检测

由于非线性系统的复杂性,现有的各种非线性检测方法都有局限性。从频域、幅域和时域三方面综合考察复杂结构的非线性表现,采用六种方法进行非线性检测,给出一个综合描述系统非线性程度的指标－非线性因子。鉴于非线性系统表现出的非线性强弱与系统所受的激励有直接的关系,将非线性因子定义为与激励的幅值特性和频率特性相关的系数指标。对几种典型非线性系统的仿真模型进行了检测,以验证非线性因子的有效性。     

磁-光/涡流成像技术的有限元分析

近年来迅速发展的磁－光成像（ＭＯＩ）技术使涡流检测技术得到了新的进展。本文运用磁－光／涡流成像的有限元模型对典型的飞机构件缺陷（如连接飞机表面两个铝层的紧固件下面的裂纹）进行模拟。模拟结果表明,其磁场垂直分量的变化对这种结构来说是相当灵敏的,采用ＭＯＩ技术可以用来探测隐藏在紧固件帽下面的缺陷。     

基于神经网络的智能刀具状态检测系统

可靠的在线刀具磨损状态检测是柔性制造系统、计算机集成制造系统以及自动化机床必不可少的一个环节。文中论述了用反传神经网络与一类模糊神经网络分析处理由力传感器和声发射传感器所测得的刀具状态信号,识别出刀具的磨损情况,从而进一步实现刀具磨损状态的在线检测,控制自动机床及时更换刀具。本研究对四种规格的钻头的磨损情况进行了全程检测,并比较分析了反传神经网络与模糊神经网络对这一问题的有效性。实验结果表明,这两种方法对处理刀具磨损状态检测均有显著的效果与很高的准确性。用一类模糊神经网络处理多传感器信息是实现刀具状态在线检测的一个极为有效的方法。     

LC4CS铝合金裂纹尖端腐蚀行为的实验研究

ＬＣ４ＣＳ铝合金是极为重要的航空材料,为评定其使用年限,在测定铝合金腐蚀疲劳裂纹的扩展速率时,需要弄清纹尖端金属的腐蚀电化学行为。在腐蚀环境中裂纹尖端由于不断露新鲜金属,因而将具有类似于双金属腐蚀时的电偶效应。为此,文中设计了一种新颖的缺口试样,再现裂纹尖端的真实状态,并在３．５％ＮａＣｌ溶液测定剪切口断裂后,裸露出的新鲜金属在耦合前后腐蚀电位的变化,以及裸露面积,ＮａＣｌ溶液的ｐＨ值与电偶电流的     

遗传算法设计梯度子实现优化的图象边界检测

计算机图象处理技术可广泛应用各种图象测试、模式识别和计算机视觉等领域，而图象边界检测是计算机图象处理的最基本和最低层的步骤之一。由于噪声的干扰和图象光照不均匀等因素的影响，目前的图象边界检测方法还不能有效地检测出各种不同模式的边界。本文提出了一种基于遗传算法和灰度梯试算子的图象边界检测法，通过对样本图象的训练，设计对训练样本模式最优的灰度梯度算子，增加了对噪声的抗干扰能力，并且使被检测出的边界更准确。     

声发射检验技术进展

本文简要介绍了声发射技术的发展史，并从声发射技术的原理、波形分析法、参数分析法、声源定位技术和声发射仪器几个方面进行了综述，主要讨论了最新的波形分析技术和检测仪器的构成。最后指出了声发射检测的发展方向是声发射信号的模拟识别及人工神经网络模式识别分析。     

小波分析和人工神经网络在金属超声无损检测缺陷分类中的应用

基于金属超声检测中的缺陷脉冲回波为非稳态信号的特点，对高温合金材料超声检测信号的小波变换进行了特征分析，提取了各级小波分解信号的能量分布特征，最后将这些特征输入人工神经网络进行训练和分类，实验表明，这种方法具有良好效果。     

裂纹端塑性区修正公式的改进

本文讨论在小范围屈服条件下裂纹尖端塑性区的修正，指出了Irwin经典模型的不足并对其进行了改进，给出了考虑材料强化效应并采用裂纹尖端应力场精确解后的裂尖塑性区大小计算公式。通过改进后的结果与Irwin经典模型结果的比较，表明本工作使Irwin模型更为合理的准确。     

正交铺设陶瓷基复合材料基体裂纹演化研究(英文)

采用能量平衡法对正交铺设陶瓷基复合材料在单轴拉伸载荷作用下的基体裂纹演化进行了研究。在拉伸载荷的作用下,正交铺设陶瓷基复合材料有5种开裂模式。开裂模式3包括横向开裂、基体开裂和纤维/基体界面脱粘;开裂模式5只包括基体开裂和纤维/基体界面脱粘。本文得到了两条横向裂纹之间出现开裂模式3和5的初始基体开裂应力;并得到了开裂模式3多裂纹演化的初始基体开裂应力。讨论了铺层厚度、纤维体积含量、纤维/基体界面剪应力和界面脱粘能对基体开裂应力和基体裂纹演化的影响。结果表明,对于SiC/CAS材料而言,两条横向裂纹之间首先出现开裂模式3。     

自治式水下机器人推进器故障检测、分离与重构

研究自治式水下机器人推进器故障检测、分离与重构问题。针对水下机器人故障诊断残差法中残差阈值不易选取的问题,提出了一种基于观测器的水下机器人推进器故障检测与分离方法,通过构建故障检测观测器对推进器故障与残差信号进行解耦,使推进器出现故障后仅引起与其相关的残差呈单调变化,从而可选择较大的阈值进行故障检测以提高诊断系统的可靠性,该方法在故障检测的同时可进行故障分离。针对系统不确定性导致的推进器故障重构精度低的问题,提出了一种RBF神经网络与等效输出注入相结合的故障重构方法,采用等效输出注入方法估计不确定性项,从神经网络输出中重构推进器故障。