基于小波包分解的復合材料試樣損傷識別與失效分析方法技術

本發明專利技術涉及復合材料聲發射檢測研究領域，旨在提供一種基于小波包分解的復合材料試樣損傷識別與失效分析方法。包括：針對復合材料鋪層試樣進行聲發射試驗，提取聲發射信號并進行小波包分解；基于小波包能量比例和k

【技術實現步驟摘要】
基于小波包分解的復合材料試樣損傷識別與失效分析方法


[0001]本專利技術涉及復合材料聲發射檢測研究領域，尤其涉及一種基于小波包分解的復合材料鋪層試樣損傷模式識別與失效過程分析方法。

技術介紹

[0002]隨著社會的持續進步和科技的不斷發展，單一材料愈來愈難以滿足先進技術對材料強度、剛度、密度、耐久性等多方面的嚴苛要求。因此，由兩種或多種具有不同特性的材料組合而成的復合材料發揮著越來越重要的作用，其中以纖維增強聚合物復合材料(Fiber
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Reinforced Polymer，FPR)應用最為廣泛。鋪層工藝法是復合材料的一種成型方法：用鋪疊方式將預浸材料(無緯布、無緯帶、編織物等)按預定方向和順序在模具內逐層鋪貼直至所需的厚度(或層數)，經加溫加壓固化、脫模、修整而獲得制品。鋪層成型的制品強度較高，而且可以根據不同方向的受力情況制成強度各向異性的產品。惡劣的服役環境和復雜的載荷工況給復合材料結構的長期穩定服役帶來了巨大的挑戰，故有必要發展非破壞性損傷探測技術和結構健康監測技術，其中聲發射技術就具有這方面的發展潛力。
[0003]材料內部出現損傷時，損傷源快速釋放能量產生瞬態彈性波，稱之為聲發射現象，彈性波在材料中傳播，到達材料表面后會引起表面產生微小幅度的振動，此微弱振動信號通?？捎脗鞲衅鳈z測并被轉換為電信號，經采集系統放大、預處理和數字化后被記錄。
[0004]聲發射信號蘊含了與損傷初始和演化相關的信息，若要挖掘損傷相關信息，就必須發展合適的信號分析和處理方法。按照一定的定義或數學模型可從撞擊信號的時域波形或其頻譜中提取到各式各樣的聲發射特征，而特征通常是聲發射信號分析和處理的重要基礎。
[0005]聲發射特征選擇十分重要卻又常被忽視，尤其在實時監測中，聲發射信號是以數據流的形式產生的，其對特征選擇的影響尚未探明，故基于全部聲發射數據的損傷模式識別的可靠性仍待驗證；除了損傷識別，聲發射特征蘊含的與損傷表征相關的其他信息仍有待挖掘。
[0006]常規的復合材料損傷模式的聲發射響應特性識別往往依賴于多個經篩選的常規聲發射特征組成的特征集合，其中包含的原始信號波形的信息量是未知的，且該特征集合往往因儀器設定、材料體系、載荷方式、結構形式和環境而異。關鍵在于此類特征集合包含原始波形中的信息量難以衡量，導致不同條件下的信號表征缺乏可比性，同一條件下不同特征之間缺乏可比性，如特征的量綱不盡相同，并且信號在各個特征維度上的取值波動范圍通常不在同一數量級。因此，在損傷識別前信號的預處理過程較為繁瑣，信號表征方式更適合于基于靜態數據集(如試樣失效過程產生的所有聲發射數據)的損傷識別。
[0007]針對于現有的損傷識別模型存在的信號前處理過程繁多和特征覆蓋信息難以衡量等問題，本專利技術發展復合材料中聲發射數據流的特征選擇方法以提供一個更簡潔、可靠的聲發射信號表征方法，并以此開展復合材料鋪層試樣損傷模式識別與失效過程分析。

技術實現思路

[0008]本專利技術要解決的技術問題是，克服現有技術中的不足，提供一種尤其涉及一種基于小波包分解的復合材料鋪層試樣損傷模式識別與失效過程分析方法。
[0009]為解決技術問題，本專利技術的解決方案是：
[0010]提供一種基于小波包分解的復合材料鋪層試樣損傷模式識別與失效過程分析方法，包括以下步驟：
[0011](1)針對復合材料鋪層試樣進行聲發射試驗，提取聲發射信號并進行小波包分解；
[0012](2)基于小波包能量比例和k
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means++算法，建立不同損傷模式下聲發射信號全頻域響應特性與損傷機制的關聯關系；基于相似性度量，通過高維向量的聚類實現損傷模式識別，并對損傷模式的失效過程進行分析；
[0013](3)基于累積小波包能量對試樣的損傷模式識別與失效過程分析進行驗證。
[0014]作為本專利技術的優選方案，所述步驟(1)具體包括：
[0015](1.1)提取各聲發射撞擊信號的原始波形信號，通過使用離散小波變換的多次迭代推導得到入波形的頻域細節；
[0016](1.2)根據最小香農熵選擇最佳小波包基，采用小波包分解在多分辨率分析中分解小波子空間，實現對信號任意頻段的聚焦，得到重構信號在不同層級和頻率范圍內的能量比例，將聲發射波形信號表征為高維向量。
[0017]作為本專利技術的優選方案，所述步驟(2)具體包括：
[0018](2.1)將聲發射信號視為高維空間中的向量，用余弦相似度衡量不同信號的相近程度；
[0019](2.2)將聲發射撞擊信號表征的向量間的余弦相似度作為小波包分解表征的高維向量的聚類依據，采用k
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means++算法實現聲發射數據的損傷模式識別；利用聲發射撞擊信號對的累積數目，構造一個與時間相關的損傷類別轉化矩陣，用于表征各損傷模式之間的轉化關系并實現失效過程的分析；
[0020]作為本專利技術的優選方案，所述損傷模式有四種，分別為：基體開裂、纖維/基體界面脫粘、層間分層、纖維斷裂；其中纖維斷裂的峰值頻率大小最高，其次是層間分層和纖維/基體界面脫粘，最次是基體開裂。
[0021]作為本專利技術的優選方案，所述步驟(3)具體包括：利用各損傷模式在不同頻段上的累積小波包能量數值高低差異和躍升時間區別，以及同種損傷模式下累積小波包能量在各頻段中的變化趨勢，對步驟(2)獲得的對試樣的損傷模式識別與失效過程分析結果進行驗證。
[0022]與現有技術相比，本專利技術的有益效果是：
[0023]1、本專利技術通過提取小波包能量比例和小波包能量兩組特征，基于能量比例和聚類分析確定了復合材料四種損傷機制在全頻域的響應特性；基于小波包能量的累積統計完成了FRP單向板的失效過程分析；能夠獲得在多種環境下進行復合材料的損傷分類與失效過程分析，并且適用于動態數據集。
[0024]2、本專利技術通過基于小波包分解FRP聲發射信號，減少了基于聲發射響應特性的損傷識別中的噪音去除、特征選擇、特征歸一化等步驟，極大地提高了損傷識別運算效率。
[0025]3、現有技術的復合材料損傷模式的聲發射響應特性識別往往依賴于多個經篩選
的常規聲發射特征組成的特征集合，此類特征集合包含原始波形中的信息量難以衡量，導致不同條件下的信號表征缺乏可比性，同一條件下不同特征之間缺乏可比性，且前期繁瑣的信號預處理步驟使其無法應用于實時健康監測中產生的動態數據流。
[0026]與現有技術相比，本專利技術提供了一個更簡潔、可靠的復合材料聲發射數據流的聲發射信號表征方法，進行復合材料鋪層試樣損傷模式識別與失效過程分析。
[0027]4、由于隨著損傷過程的持續，各損傷模式在主要頻段上的能量比例波動很小，可以忽略不計，說明基于小波包能量比例的損傷識別關于損傷過程是魯棒的。因此，本專利技術適用于多種環境下復合材料的損傷分類與失效過程分析。
附圖說明
[0028]圖1是一種基于小波包分解的復合材料鋪層試樣聲發射信號表征方法流程圖；
[0029]本文檔來自技高網...

【技術保護點】

【技術特征摘要】
1.一種基于小波包分解的復合材料試樣損傷識別與失效分析方法，其特征在于，包括以下步驟：(1)針對復合材料鋪層試樣進行聲發射試驗，提取聲發射信號并進行小波包分解；(2)基于小波包能量比例和k
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means++算法，建立不同損傷模式下聲發射信號全頻域響應特性與損傷機制的關聯關系；基于相似性度量，通過高維向量的聚類實現損傷模式識別，并對損傷模式的失效過程進行分析；(3)基于累積小波包能量對試樣的損傷模式識別與失效過程分析進行驗證。2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟(1)具體包括：(1.1)提取各聲發射撞擊信號的原始波形信號，通過使用離散小波變換的多次迭代推導得到入波形的頻域細節；(1.2)根據最小香農熵選擇最佳小波包基，采用小波包分解在多分辨率分析中分解小波子空間，實現對信號任意頻段的聚焦，得到重構信號在不同層級和頻率范圍內的能量比例，將聲發射波形信號表征為高維向量。3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟(...

【專利技術屬性】
技術研發人員：劉鵬飛，陳泓宇，
申請(專利權)人：浙江大學，
類型：發明
國別省市：