复合材料板结构损伤监测的兰姆波谱元法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11404018
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A2303.超声物理与技术
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2017-12-31

项目摘要

The principal goal of this research is to advance the technology of structural health management for composite plate using Lamb wave methods. A new composite structural health management framework is proposed to provide a baseline free damage quantification methodology. The methodology utilizes the First Order Shear Deformation Theory (FSDT) to formulate a new Wavelet Spectral Finite Element (WSFE) for Lamb wave propagation modeling, which can reduce the 3-D wave propagation computation to an equivalent 2-D computation. The novel WSFE It has several advantages over the current Spectral Finite Element method for wave propagation computation. In particular, the high frequency feature of the Lamb wave propagation can be captured and the "wraparound" effect can be minimized. In addition, the proposed method can greatly reduce the wave propagation computational demand due to model reduction. Experimental testing is used to validate the effectiveness and efficiency of FSDT-based WSFE. To quantify damage without using baseline signals, the FSDT-based WSFE model for Lamb wave propagation is constructed to obtain the dynamic stiffness matrix. Using the dynamic stiffness matrix and the measured Lamb wave signal, a Damage Force Indicator (DFI) for the structure can be computed. The element corresponds to the largest DFI value is regarded as the damaged location. To further quantify the damage in composite plates, signal damage features are extracted from the Lamb wave signal to formulate a damage prognosis model. Experimental validation is performed to validate the overall methodology. The study provides an viable solution for actual engineering problems where baseline signals are required but are difficult to be acquired accurately.
本研究的目的是提供一种对于复合材料板结构采用兰姆波实现实时健康监控的方法。研究以复合材料板结构为研究对象,针对现有谱元法兰姆波损伤监控计算方法无法准确建模兰姆波高频部分,存在“残响波干扰”,计算量过大等缺陷,重点探讨对于复合材料板结构的基于小波分析的兰姆波建模,提出一种结合一阶剪切形变理论的兰姆波有限元模型,并且通过和现有方法的比较(以经典层合理论为基础的谱元法模型和常规有限元方法),验证此模型在精确性及高效性方面的优势。最后针对复合材料层合板结构中常见的分层和筋条脱粘两种失效模式,研究不需要提前测量参考信号的兰姆波损伤监控方法,该方法通过以上小波谱元法建模获得的动刚度矩阵及实际测量的兰姆波信号计算损伤力因子,实现损伤检测及评价。最后通过实验的方式对提出的损伤监控方法进行验证。此研究能够解决工程实际中因参考信号测量所带的不确定因素大,实际可操作性差,无法实现实时结构健康监控等缺点。

结项摘要

在对于金属和复合材料平板类结构的损伤监测研究中,基于Lamb波的结构健康监测技术具有对微小损伤和初始损伤敏感、易于组成传感器网络、扫查面积大等多种优势,能够完成对板壳结构的裂纹损伤、腐蚀损伤、冲击损伤、焊点损伤、复合材料分层损伤等多种损伤的监测,被认为是目前最热门和最有发展前景的平板类结构实时健康监测方法。项目主要建立了基于一阶剪切变形理论的小波谱元法模型,模拟Lamb波在健康结构和含损伤结构中的传播,研究金属平板和复合材料平板中Lamb波的传播机理、Lamb波与损伤耦合作用机制,提出具有物理含义且能够表征损伤信息的特征值提取方法。提出基于小波谱元法的概率成像方法,实现对不同位置复合材料层合板分层损伤的监测。建立基于贝叶斯理论的金属裂纹定量监测方法,提高监测模型对外场复杂结构的适应性。(1)考虑平板结构横向剪切变形与转动惯量对Lamb波力学建模的影响,建立基于一阶剪切变形理论的小波谱元法模型;(2)建立了含横向裂纹损伤的小波谱元法模型,研究在脉冲回波和一发一收两种传感器布局形式下Lamb波与裂纹损伤耦合作用规律;(3)建立了基于小波谱元法的损伤概率成像方法;(4)建立基于贝叶斯理论的监测模型更新方法。本项目开展基于一阶剪切变形理论的小波谱元法Lamb波结构健康监测研究,研究Lamb波在铝合金板结构、复合材料层合板结构中的传播机理,提出铝合金裂纹损伤、复合材料层合板分层损伤的有效监测方法,为实际复杂结构基于Lamb波的健康监测应用提供技术支撑。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(2)
专利数量(3)
A probabilistic crack size quantification method using in-situ Lamb wave test and Bayesian updating
使用原位兰姆波测试和贝叶斯更新的概率裂纹尺寸量化方法
  • DOI:
    10.1016/j.ymssp.2015.06.017
  • 发表时间:
    2016-10-01
  • 期刊:
    MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING
  • 影响因子:
    8.4
  • 作者:
    Yang, Jinsong;He, Jingjing;Liu, Yongming
  • 通讯作者:
    Liu, Yongming
An Integrated Health Monitoring Method for Structural Fatigue Life Evaluation Using Limited Sensor Data.
使用有限传感器数据进行结构疲劳寿命评估的综合健康监测方法
  • DOI:
    10.3390/ma9110894
  • 发表时间:
    2016-11-04
  • 期刊:
    Materials (Basel, Switzerland)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    He J;Zhou Y;Guan X;Zhang W;Wang Y;Zhang W
  • 通讯作者:
    Zhang W
A model assessment method for predicting structural fatigue life using Lamb waves
利用兰姆波预测结构疲劳寿命的模型评估方法
  • DOI:
    10.1016/j.ultras.2017.11.017
  • 发表时间:
    2018-03-01
  • 期刊:
    ULTRASONICS
  • 影响因子:
    4.2
  • 作者:
    Wang, Dengjiang;He, Jingjing;Zhang, Weifang
  • 通讯作者:
    Zhang, Weifang
Time Domain Strain/Stress Reconstruction Based on Empirical Mode Decomposition: Numerical Study and Experimental Validation.
基于经验模态分解的时域应变/应力重建:数值研究和实验验证
  • DOI:
    10.3390/s16081290
  • 发表时间:
    2016-08-16
  • 期刊:
    Sensors (Basel, Switzerland)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    He J;Zhou Y;Guan X;Zhang W;Zhang W;Liu Y
  • 通讯作者:
    Liu Y
Probabilistic Model Updating for Sizing of Hole-Edge Crack Using Fiber Bragg Grating Sensors and the High-Order Extended Finite Element Method.
使用光纤布拉格光栅传感器和高阶扩展有限元方法更新孔边裂纹尺寸的概率模型
  • DOI:
    10.3390/s16111956
  • 发表时间:
    2016-11-21
  • 期刊:
    Sensors (Basel, Switzerland)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    He J;Yang J;Wang Y;Waisman H;Zhang W
  • 通讯作者:
    Zhang W

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其他文献

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基于石墨烯的新型高压电性能Lamb波薄膜传感器研究
  • 批准号:
    11872088
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    63.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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