[发明专利]基于高次谐波对复合材料冲击的损伤面积量化预测方法有效

专利信息
申请号: 202010012777.5 申请日: 2020-01-07
公开(公告)号: CN111122704B 公开(公告)日: 2022-12-09
发明(设计)人: 铁瑛;张青松;李成;侯玉亮;赵华东;段玥晨;郑艳萍;胡明浩 申请(专利权)人: 郑州大学
主分类号: G01N29/04 分类号: G01N29/04;G01N29/44;G01N29/46;G01N1/28;G06Q10/04
代理公司: 北京轻创知识产权代理有限公司 11212 代理人: 王欢
地址: 450001 河南*** 国省代码: 河南;41
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摘要:
搜索关键词: 基于 谐波 复合材料 冲击 损伤 面积 量化 预测 方法
【权利要求书】:

1.基于高次谐波对复合材料冲击的损伤面积量化预测方法,其特征在于:包括以下步骤:

(1)在非线性检测系统中,设置5至6组的复合材料试件,越多数量的试件会得到越多的参考数据,使得最终的预测结果更准确,在落锤冲击试验系统中分别进行不同冲击能量的落锤冲击试验,得到带有冲击损伤的试件;

(2)对不同冲击能量的冲击试件进行非线性检测,在非线性检测系统中,分置激励探头和接收探头,选择合适的激励频率,激励探头负责激励和发射超声波,超声波在复合材料中传播并经过损伤,携带损伤信息的超声信号到达接收探头,对接收的得到的信号进行输出;

所述的激励频率,根据不同的研究对象的频散曲线,选择合适的激励频率,当高次谐波频率与基波频率所对应的波速相同以及接近时,更容易生成高次谐波;

(3)对接收得到的离散信号进行Hilbert变换,将接收信号转换至连续的解析信号并输出;

(4)对变换后的信号进行重构,得到重构后的总信号并输出;

(5)选择小波分解基函数:对已经重构后的信号通过选择合适的小波分解基函数进行一维分解重构,选择dbN小波分解基函数,即Daubechies小波;

(6)选择重构细节信号的层数:不同层数的细节信号展现不同的信号规律,结合实际的信号和需要观察的特征量,选择合适的分解层数后,对各层细节信号进行再次重构并输出;

(7)对分解得到的各层细节信号进行频域转换:通过傅里叶变换,对各层细节信号分别进行频域转换,从分解得到的时域信号转换至频域信号并显示频域图;

(8)选择高次谐波特征量所在的关键层数:观察傅里叶变换后得到的频域图,选择高次谐波所在的层数,对比高次谐波幅值,最终确定一个层数作为研究对象,之后的所有接受信号都将会采纳该层信号的高次谐波特征量;

(9)构造非线性特征差异系数:将所有参考信号的关键层数进行对比,以无损状态下的信号做为基准信号,构造非线性特征差异系数,具体为:,其中,Hn为第n个参考信号的关键层数的频谱高次谐波幅值,H0为基准信号的关键层频谱高次谐波幅值,计算得到各个非线性特征差异系数,所述的基准信号,是指在完整无损、未遭受冲击试件中接收得到的信号;

(10)拟合关系:根据统计的各参考数据组的损伤面积和对应的各能量的非线性特征差异系数,获得非线性特征差异系数与损伤面积的函数关系,即损伤面积量化预测关系式;

所述的步骤(6)和步骤(7)中,基于高次谐波,采用含dbN小波分解的多次重构信号处理方法,有效地实现将接收信号的高频与低频分离并局部化,使得对高次谐波的细节观察和信息获取更准确;

所述的步骤(9)和步骤(10)中,进一步构造基于无损基准信号的非线性特征差异系数,获得非线性特征差异系数与损伤面积的函数关系,即损伤面积量化预测关系式,实现对损伤面积的预测。

2.根据权利要求1所述的基于高次谐波对复合材料冲击的损伤面积量化预测方法,其特征在于:所述的特征量,即高次谐波,为二次谐波、三次谐波或更高次的谐波中的一种。

3.根据权利要求1所述的基于高次谐波对复合材料冲击的损伤面积量化预测方法,其特征在于:所述的步骤(8)和步骤(9)中,关键层数是指在该层细节信号的频谱图中,有所关注高次谐波频率的幅值最大、局部化效果最明显、波峰易识别、带宽窄的特点。

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