一、声发射技术在复合材料中的应用及研究进展（论文文献综述）
赵亓[1]（2020）在《出水木质文物损伤演化声发射特征与失稳预测方法及装置研究》文中研究表明出水木质文物,由于其孔隙率高于现代木材,具有更强的吸湿性,因此极易受到环境相对湿度波动的影响,造成含水率分布不均,进而导致应力集中,使文物本体发生断裂、扭曲等多种形式的损伤劣化,不利于出水木质文物的长期保存。为了能够掌握出水木质文物损伤劣化机理及相关演化特征,从而为具有针对性保护方案的制定提供依据,建立一套能够准确、实时在线监测出水木质文物结构稳定性系统是必要的,而且是紧迫的。因此,本文针对现存的泉州湾宋代海船的保护问题,开展出水木质文物结构稳定性的研究,并初步开发监测系统。本文以泉州湾宋代海船船体的主要用材—杉木作为研究对象,从杉木损伤演化规律的试验研究为出发点,建立了杉木损伤演化方程,提出了裂纹失稳扩展的预测方法,并利用声发射技术（AET）研发了出水木质文物结构稳定性在线监测系统,旨在为出水木质文物的结构健康监测提供理论依据和装置基础。本文的主要内容如下:1、提出了EEMD-相关分析-Fast ICA融合方法。采用声发射技术对泉州湾宋代海船进行原位监测时,针对监测环境、用电设备,以及其他盲源信号的干扰导致声发射信号发生混叠失真的问题,本文通过多种信号处理手段相融合的方法,对宋船船木损伤信号进行分离处理,结果表明:该方法能够有效将损伤信号从杉木声发射信号中分离。2、提出了杉木损伤源声发射信号强度估计方法。为了能够获得损伤源信号强度的真实值,进行了声发射信号在木材中的衰减特性试验研究,分别讨论了声发射信号在不同频率、不同距离和不同纹理角度因素下的衰减特性,通过回归分析,建立了杉木损伤源声发射信号强度估计方法。3、提取了表征木材损伤演化规律的声发射特征参量。采用声发射参数分析法试验研究了不同状态（高含水率、含盐、气干）下无疵和含缺陷杉木在动态载荷作用下的损伤演变过程。结果表明:（1）振铃计数可作为表征杉木损伤演化规律的声发射特征参量,声发射累计振铃计数的变化可以表征杉木在各弹塑性阶段的损伤状态。（2）杉木纤维断裂明显引起声发射幅度变化,而且具有离散性和阶跃性。幅度的变化可以预测木材的失稳状态。。4、建立了杉木细-宏观损伤演化方程。为了能够对木材在动态载荷下的损伤演化情况进行实时跟踪,探究了AE特征参量与木材损伤变量之间的关系,将杉木等效为由多个具有相同属性的六边形管状结构（RVE）组成,并基于概率思想,提出了均质化-统计分布的木材建模方法。在此基础上,建立了以累积振铃计数作为特征参量的杉木细-宏观损伤演化方程。为泉州湾宋代海船损伤演变规律的提供了理论依据。5、提出了杉木裂纹扩展失稳预测方法。以幅度作为声发射特征参量,基于Griffith能量准则及声发射方法,获得了含裂纹体木材的稳定性状态信息。试验验证了声发射参数-幅度可作为材料失稳破坏的特征参量,实现了利用声发射特征参量对含裂纹体裂纹状态的评估。6、研发了基于声发射技术的出水木质文物稳定性在线监测系统。初步开发了出水木质文物稳定性全场或关键部位的硬件系统,基于Lab VIEW平台开发了软件系统。根据文物保护最小干预原则,试验确定了适用于出水木质文物的声发射传感器耦合剂,研制了具有隔音功能的固定装置。利用该监测系统对泉州湾宋代海船进行了全年监测,该系统运行稳定。研究表明,累积振铃计数能够表征宋船船木的损伤演化特征,为泉州湾宋代海船环境湿度控制提供了依据。
张亚楠[2]（2020）在《基于声发射信号处理的风力机叶片损伤演化研究》文中研究指明叶片是风力机获取风能的关键部件,在叶片的生产过程中,往往因为其制作工艺的特殊,自动化程度不高,使生产出来的叶片存在内部缺陷,如褶皱、分层、缺胶等。由于这些随机分布的工艺缺陷存在,导致复合材料的疲劳破坏通常从缺陷处开始,并在随机交变应力作用下逐步扩展贯通成为宏观裂纹,继而逐步扩展到界面上引发疲劳损伤,对叶片结构造成破坏。考虑风电场大多位于偏远地区,存在维护、监测困难的问题,如果早期损伤未被及时发现,有可能在恶劣工况下发展为恶性事故而造成巨大的经济损失。因此,研究风力机叶片的损伤演化识别,对于保障叶片长时间安全运行具有重要意义。本文研究采用声发射技术对叶片复合材料损伤演化状态进行识别和预测,为风力机叶片健康状态监测提供新思路,论文的主要研究内容如下:（1）以损伤力学理论为基础,通过分析不同阶段损伤演化的能量耗散,建立了风力机叶片复合材料的损伤演化模型,从而明晰声发射能量耗散和复合材料损伤演化规律的关系。通过复合材料层合板Lamb理论讨论了不同类型的Lamb频散控制方程以及频散特性。利用声发射断铅实验分析了不同Lamb波传播方式,并讨论了不同损伤程度对Lamb波的影响,为损伤演化过程中声发射信号波形分析提供理论依据。（2）依据风电发电机组风轮叶片质量标准中对叶片质量影响最大的褶皱和分层工艺缺陷,针对性的建立了GFRP复合材料声发射实验平台,并详细阐述了实验步骤和人工缺陷制作方法。实验分析了分层缺陷位置、大小和不同高宽比褶皱缺陷对复合材料力学性能的影响。使用聚类分析算法识别了复合材料损伤模式,并利用电镜扫描验证的损伤模式识别的正确性。通过对不同缺陷复合材料的声发射特征分析,明晰了缺陷类型和几何参数对叶片损伤规律的影响,为缺陷复合材料损伤模式识别和状态监测提供依据。（3）褶皱缺陷在损伤演化过程中,由于损伤模式的多样性使得观测AE信号源的数目小于声发射源信号数目,本文提出一种改进的K-means欠定盲源分离方法,有效提取了褶皱缺陷损伤演化过程中基体开裂,纤维剥离,界面分层和纤维断裂的频率特征,最后计算并分析疲劳损伤演化中各类损伤特征的声能耗散趋势。研究结果表明,褶皱缺陷在稳定损伤阶段,纤维及纤维束纵向所产生的纤维剥离是能量耗散的主要来源,失稳破坏阶段出现的裂纹和脱粘以及纤维断裂为主要的声发射激励源,并呈现高幅值能量释放的态势,从而明晰了褶皱缺陷的损伤演化机理。（4）针对叶片层合板分层缺陷损伤演化中多组分材料所导致交叉项干扰问题,提出了一种基于自适应VMD-WVD时频分析方法,通过利用交替方向乘子法迭代搜索求取增广Lagrange函数的鞍点,获取声发射模态分量和中心频率。实验结果表明,通过二维时频分布相关系数和时频分辨率对算法性能进行评价,该方法使得交叉项干扰有效降低,还能保证较高的时频聚集性和时频分辨率,能够细致地刻画声发射信号在时频平面上所发生的变化过程,表征分层缺陷损伤的复杂动态过程。（5）考虑叶片复合材料在应力达到最大之前便已经发展为宏观失效,造成失稳破坏的识别和预测难度较大。针对该问题,提出一种基于声发射信号聚类分析和神经网络的复合材料失稳破坏前兆特征识别和预测方法,通过对比每种声发射信号类型的时序演化特征,筛选出合适的前兆特征信号建立神经网络预测模型。结果表明,该方法相比于声发射积累能量和积累计数等参数可有效的对其失稳破坏状态进行识别和预测。
张文康[3]（2020）在《内埋式声发射传感器及在混凝土冻融损伤监测中的应用》文中提出在高纬度、高海拔的寒冷地区,混凝土结构普遍存在冻融破坏现象,冻融损伤不仅降低混凝土结构的力学性能,而且缩短其使用寿命,甚至对人民生命财产安全造成极大的威胁,因此必须对混凝土结构运营状况进行监检测以确保其安全服役。目前的检测手段不仅需要人工定时定量检测,而且难以提供混凝土结构整个监测过程的有效信息,尤其是难以实现对冻融损伤的定位判断,更无法反映混凝土结构缺陷变化的真实情况,造成人力与物力资源上的浪费。本文通过研究制备内埋式声发射传感器,采用声发射技术对混凝土材料的冻融损伤进行实时监测,运用传统表征方法和声发射分析方法对试件梁的冻融损伤演化进行分析,利用声发射特征参数对混凝土的冻融损伤进行表征,验证声发射技术在混凝土冻融损伤监测上的可行性,为实际的工程应用提供新方法。本论文的主要成果如下:（1）研究了三种背衬层对外贴式声发射传感器的影响。与参考传感器相比,制备的传感器均具有接收性能好、频率响应范围宽、准确性和灵敏度较高的特点。在模拟试验中,含钨粉/环氧背衬层的传感器具有信号衰减能力强,频响范围最宽,更适合应用于嘈杂环境中材料结构的实时监测与缺陷评估。（2）以2-2型压电复合材料为核心元件,以水泥掺和环氧为封装材料制备了内埋式声发射传感器。结果表明:随着压电复合材料中功能相的减少,其相对介电常数εr、压电应变常数d33和电导值均减少,而压电电压常数g33呈线性增加;对封装材料的声电特性与力学性能研究发现,随着封装材料中水泥质量的增加,封装材料的声阻抗和电阻均增大,而强度先增大后减小,弹性模量与之相反;对含不同PZT体积分数的声发射传感器进行测试发现,在压电元件尺寸不变前提下,通过降低2-2型压电复合材料中PZT体积分数,拓宽了传感器的带宽,但是却是以牺牲灵敏度为代价的;当2-2型压电复合材料中PZT体积分数在50%～87.5%时,含不同2-2型压电复合材料的声发射传感器均能有效接收断裂毛细管引发的声发射信号,准确识别有效信号和噪声信号,适用于混凝土的声发射监检测;确定2-2型压电复合材料中PZT体积分数为75%时,内埋式声发射传感器综合性能最佳,并采用该传感器对混凝土冻融实验进行在线监测。（3）通过声发射技术对混凝土冻融损伤进行监测,结果表明:冻融循环机的环境噪音普遍在50dB以下,制备的声发射传感器防水、绝缘和力学性能优异,适用于冻融损伤监测;随着冻融次数的增加,质量损失率先减小后增大,相对动弹性模量和超声波形的最大峰峰值一直呈减小趋势;内埋式传感器相较于外贴式,与混凝土耦合效果更好,接收信号更加丰富;通过声发射特征参数结合冻融损伤机理将混凝土冻融分为微裂纹萌芽期、微裂纹发展壮大期、微裂纹衰减期和微裂纹稳定期四个阶段;通过关联参数分析确定了大裂纹损伤特点,采用最小二乘法计算出声发射b值,拟合度高达99.7%以上,并以此表征冻融损伤演化过程;声发射源定位研究中发现冻融损伤点分布规律随机性极强,而且随着冻融次数的增加,损伤点的出现频度减小。
李加鹏[4]（2020）在《基于埋入式压电传感器的混凝土声发射特性研究》文中进行了进一步梳理随着混凝土和新型智能材料的广泛应用,巨型工程、超高层建筑受到了人们的广泛关注。如何对这些重大工程进行实时的健康监测,成为当今的研究热点。在服役过程中,混凝土带裂缝工作是非常常见的,这往往是引发结构各种破坏的原因所在。如能实时监测混凝土结构中的缺陷,则能够充分发挥结构健康监测的优势。作为一种动态无损检测技术,声发射技术能够实时、在线、监视结构的安全性,有利于后期结构的损伤原理分析。在如今的工程应用中,根据监测的损伤位置对损伤进行定位以确定结构的健康与否,进而进行各种补救措施,也是无损检测技术最高追求。基于此,本文利用自制1-3型水泥基压电传感器,将其预埋入混凝土中,通过声发射检测技术,对混凝土早期水化和后期单轴抗压试验进行监测,具体研究内容如下:（1）根据混凝土声发射试验对传感器的要求,制备了宽频、稳定性好的1-3型水泥基压电传感器。（2）通过1-3型传感器和商用传感器对比研究不同水灰比混凝土的早期水化过程的声发射特性,分析两种传感器对混凝土水化过程声发射特性监测的异同。（3）基于1-3型传感器,对六组不同氧化石墨烯掺量的混凝土立方体试块进行单轴抗压声发射试验,得出氧化石墨烯掺量对混凝土单轴抗压试验中声发射特性和混凝土力学特性的影响规律。本文研究结果表明:埋入式1-3型水泥基压电传感器对混凝土声发射信号有更高的灵敏度、更好的声阻抗匹配,可以应用于混凝土前期水化监测以及后期单轴抗压监测。基于1-3型传感器与混凝土有更好的声阻抗匹配、更高的灵敏度,因此,其能够在线、实时、原位的对混凝土全寿命过程中的力学特性和声发射特性做出相应的响应,及时反映混凝土裂缝损伤的发展情况并做出预测和评估,丰富了土木工程结构健康监测领域的理论。
李菲[5]（2020）在《基于声发射技术的风力机叶片主梁损伤监测技术研究》文中研究表明随着风电机组的大型化发展,迫切需要加强对叶片结构失效行为的理解,并提供高效的性能评估和失效预测方法。叶片受制造工艺的影响,不可避免的会出现一些分层、夹杂、缺胶、皱褶等缺陷。在实际的工况下,这些微小缺陷在载荷的长期作用下,逐渐积累发展从而造成叶片结构遭到损伤破坏,因此影响风力机机组设备的正常运行。风力机叶片主梁作为叶片的主要承载部件,因此本课题以研究叶片主梁制造工艺的缺陷演化为目标,主要研究内容如下:本文首先对风力机叶片的结构进行分析,叶片的载荷主要通过主梁结构传递到轮毂上,通过对主梁进行受力分析,从而得出主梁内部各单层板的刚度的不连续和应力的不同,解释了为什么主梁材料层合板的损伤是从某一个铺层开始的。结合主梁复合材料的力学性能分析和拉伸强度分析,总结了主梁复合材料损伤形式和特点。其次介绍声发射技术的原理与声发射处理技术应用于风力机叶片监测的优势和局限性,并对信号处理的参数分析法和波形分析法进行论述。由于机械噪声和电磁噪声的存在,所以要对声发射信号的降噪处理是十分必要的。基于此本文对含分层损伤的叶片主梁复合材料试件进行疲劳加载,并在加载全程中采用声发射检测仪对AE信号进行采集,从而研究叶片主梁复合材料分层损伤演化过程中的声发射响应特征、力学性能的影响以及其主要破坏损伤模式。利用峰值频率对损伤类型的定性分析,利用振铃计数、RMS值、幅值特征参数的变化,来区分材料的声发射特征。最后,对声发射信号进行特征信息的提取,基于小波分析对两种试件信号分析,选取合适的小波基和小波降噪的阈值函数对声发射信号分解重构得到各层能谱能量分布,通过小波包能量分析法和功率谱分析,得出正常和含分层缺陷类型主梁复合材料的不同的损伤特征和损伤演化机理。为风电叶片的结构健康监测提供参考依据。
米源[6]（2020）在《复合材料纤维编织的声发射信号特征研究》文中指出纤维增强型复合材料结构损伤模式复杂,难以对其结构健康进行准确的监测。声发射技术兼具超声检测优点的同时还可以有效的实现结构健康在线监测,有望在复合材料无损检测领域广泛应用。然而想要通过声发射手段准确、有效的对纤维增强型层压复合材料进行在线结构健康状况监测,就要对材料声发射损伤信号进行更细致的分析。本课题针对纤维编织方式对复合材料损伤声发射信号的影响进行研究。本论文主要工作包括:对具三种纤维编织方式的玻璃纤维/树脂基复合材料进行拉伸-声发射试验,提取了不同纤维编织结构的材料在准静态拉伸破坏时的损伤声发射信号。通过小波变换方法,对声发射信号进行了多尺度分析,并提取信号时频域特征。对于声发射信号特征参数的处理,结合主成分分析,采用了模式识别聚类分析方法。通过建立参数向量,利用聚类方法提取各材料不同损伤模式的声发射信号,进而分析得到由于纤维的编织状况的差异所导致不同的损伤模式声发射信号之间的差异。最后,利用ABAQUS软件对材料刚度退化及损伤进行有限元分析,验证材料损伤声发射信号特征提取的合理性、有效性。通过上述实验及分析结果可以得出具有不同编织方式的材料在破坏时其声发射信号具有很大的差异。研究结果表明,声发射技术用于鉴别不同纤维编织层损伤状况是可行的。同时,该论文的研究结果也有利于帮助掌握监测结构更细致的损伤。
姚舜[7]（2020）在《基于声发射的高强螺栓受剪连接状态监测》文中研究说明近年来,高强螺栓在大跨度桥梁和超高层建筑等土木工程结构中得到了广泛应用。作为节点连接的主要传力构件,高强螺栓在长期服役过程中,容易产生松动丧失预紧力,甚至导致螺杆脱落、断裂破坏,严重影响结构的使用安全。因此,高强螺栓连接状态的在线监测,具有重要的理论意义和工程实用价值。本文针对高强螺栓连接状态监测和失效模式识别的需求,利用声发射技术对高强螺栓试件剪切破坏全过程进行监测,分析摩擦传力、相对滑移、螺杆传力弹性和螺杆传力塑性四个阶段的力学行为和声发射源,通过参数分析、频谱分析和时频分析,提取不同阶段声发射信号的特征,建立高强螺栓摩擦失效的识别指标。论文的主要研究内容包括:（1）对高强螺栓状态检测与监测的研究现状,以及声发射技术在桥梁工程中的应用与发展进行综述,介绍声发射技术的基本原理和常用的声发射信号信号处理方法。（2）分析高强螺栓受剪连接的典型力学行为和破坏模式,通过有限元模拟确定高强螺栓螺杆剪切断裂实验试件的参数。对高强螺栓受剪连接各个阶段的微观力学行为进行分析,研究各个阶段主要的声发射源。（3）通过高强螺栓试件加载受力直至螺杆剪切破坏实验,获得各个受力阶段不同微观力学行为产生的声发射信号。通过信号波形特征参数分析和频谱分析,发现各个受力阶段存在不同的声发射源,但难以建立量化的指标用于准确区分不同类型的声发射源和高强螺栓的不同受力阶段。（4）基于小波变换进行高强螺栓声发射信号的特征提取。首先利用Shannon熵优化选取小波基参数,对受剪连接不同阶段的声发射信号进行时频分析;然后提出能够区分不同声发射源的信号特征频带,分别为100-280k Hz和280-700k Hz;最后根据大量信号的统计分析结果,建立板间摩擦失效的识别指标,实现高强螺栓连接状态的监测。
叶杨[8]（2020）在《声发射技术在直升机旋翼桨叶损伤识别中的应用研究》文中研究指明直升机在长期的飞行任务中,旋翼桨叶极易发生细微损伤,其对直升机飞行安全的威胁不亚于那种肉眼可见的严重损伤。声发射检测技术是一种动态无损检测技术,能够实时且有效地检测出材料中正在发生和发展的细微损伤,论文研究基于声发射技术的旋翼桨叶损伤监测的相关技术。主要研究工作及如下:首先,基于NI Compact RIO嵌入式测控系统与Lab VIEW软件平台开发了一套旋翼桨叶声发射信号监测系统,编制了声发射数据采集控制软件和相应用户界面;其次,针对桨叶工作环境下的强背景噪声问题,研究了声发射信号的降噪方法。结合小波变换和独立分量分析各自优点,提出了小波独立分量分析联合去噪算法。与小波阈值去噪对比分析的结果表明,联合去噪效果优于小波阈值去噪;再次,针对损伤声发射信号的特征提取问题,研究了核主成分分析方法,并利用断铅模拟声发射损伤数据,进行了实验验证。结果表明,该方法可显着降低数据冗余;然后,提出了用于损伤定位的2维3点式传感器布置方案,研究了利用支持向量机的分类与回归功能进行损伤定位的方法,并进行了实验验证;最后,根据声发射信号峰值频率与损伤模式的对应关系,研究了对桨叶损伤模式的分类方法。将提取的特征参数输入支持向量机,进行了损伤模式的分类实验,取得了良好效果。
吴艳奇[9]（2020）在《基于声发射技术的在役砖砌体结构损伤评估方法研究》文中指出目前,在世界范围内的建筑结构形式中,砌体结构仍占据着相当大的比例。砌体结构的损伤通常以表面裂缝和内部孔洞的形式呈现,这些损伤的扩展和演变会严重威胁结构的安全。研究砌体内裂缝等损伤的状态对于在役砌体结构的健康监测至关重要。本文基于声发射监测技术,研究了声发射信号在砖砌体试件内的传播衰减特性,分别分析了实验室砖砌体试件和在役砌体砖墙在轴心受压和原位轴压试验中的声发射参数特征,并将两种试验情形下的声发射参数特征进行讨论与分析。最后,将声发射速率过程理论引入到砖砌体损伤的定量评估中。本文主要研究内容如下:（1）利用断铅试验模拟声发射源,分析了声发射信号在砖砌体内的传播衰减特性。根据声发射信号上升时间的统计分析确定了声发射应用于砖砌体结构时其时间参数（PDT、HDT和HLT）的取值;根据信号幅值的衰减规律确定了传感器布置时的最大距离限值。（2）基于声发射监测进行了实验室砖砌体试件的轴心受压试验,分析了整个加载过程中声发射振铃计数、能量和峰值频率的变化特征。研究发现:振铃计数和能量的变化与试件的破坏过程存在着较好的一致性;根据振铃计数、能量和二者的累积变化曲线,可大致将整个试验过程分为三个阶段,在最后的试件破坏阶段,声发射低频带所占比例明显高于高频带所占比例,该特征可作为砖砌体构件局部失效的一个前兆。（3）研究了在役砌体砖墙在原位轴压试验下的声发射振铃计数、能量、峰值频率和b值的变化特征,并将实验室轴心受压和现场原位轴压试验下的声发射参数特征进行讨论与分析,结果表明:多个参数在砖砌体损伤的不同阶段呈现出各自显着的特点,根据这些参数的变化特征,可以定性地识别出砖砌体内损伤扩展的三个阶段。（4）借鉴声发射速率过程理论在混凝土等脆性材料损伤评估中的应用,首次将其数学模型引入到砖砌体材料损伤的定量评估中。结果表明:Dai模型下的概率密度函数f（V）的变化规律与砖砌体内微裂缝的形成和发展过程更吻合,该模型适用于砖砌体内动态损伤的实时评估;声发射事件数和损伤因子之间存在较强的线性相关关系,砖砌体的损伤程度增量（ΔD）可以根据该线性关系得到。
倪迎鸽,杨宇,吕毅,张伟[10]（2019）在《声发射在复合材料损伤机理研究的应用现状及发展趋势》文中研究表明声发射具有实时性、连续监测的特点,在复合材料损伤机理的研究中取得了良好的应用。本文对声发射技术在复合材料损伤机理研究中的分析方法和应用现状进行了归纳总结,指出了参数分析方法、波形分析方法以及模式识别在现有研究中的优缺点,提出了声发射技术在复合材料损伤机理研究中亟需解决的关键技术,并指出了未来的发展趋势,以期为声发射在复合材料损伤机理研究的技术提升奠定基础。
二、声发射技术在复合材料中的应用及研究进展（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、声发射技术在复合材料中的应用及研究进展（论文提纲范文）
（1）出水木质文物损伤演化声发射特征与失稳预测方法及装置研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1.绪论 |
| 1.1. 研究背景和意义 |
| 1.2. 国内外研究现状 |
| 1.2.1. 先进检测方法在木质文物保护中的应用 |
| 1.2.2. 声发射信号在木质材料中的传播特性研究 |
| 1.2.3. 声发射检测技术中应用的信号分析方法 |
| 1.2.4. 木质材料断裂行为与破坏机理的声发射研究 |
| 1.3. 本文主要研究内容 |
| 2.基于盲源分离合技术的木材声发射信号去噪处理 |
| 2.1. 引言 |
| 2.2. EEMD-相关分析-FastICA算法 |
| 2.2.1. EEMD降噪模型 |
| 2.2.2. 相关分析与快速独立成分分析算法(Fast ICA) |
| 2.3. 实测信号分析 |
| 2.4. 本章小结 |
| 3.声发射信号在杉木中传播特性试验研究 |
| 3.1. 引言 |
| 3.2. 传播距离对杉木中声发射信号传播特性影响的试验研究 |
| 3.2.1. 断铅试验与方法 |
| 3.2.2. 信号源幅度变化规律分析 |
| 3.3. 不同频率的AE信号在木材中传播特性的试验研究 |
| 3.3.1. 试验系统与方法 |
| 3.3.2. 不同频率AE信号的传播规律分析 |
| 3.4. 纹理角度对杉木中声发射信号传播特性影响的试验研究 |
| 3.4.1. 试件制备与试验方法 |
| 3.4.2. 纹理角度对AE信号的传播规律影响分析 |
| 3.5. 本章小结 |
| 4.不同状态下杉木断裂行为的声发射特征试验研究 |
| 4.1. 引言 |
| 4.2. 声发射信号参数分析法 |
| 4.3. 杉木损伤的声发射模式试验研究 |
| 4.3.1. 试件的制备 |
| 4.3.2. 杉木损伤的声发射模式试验方法 |
| 4.4. 结果与分析 |
| 4.4.1. 弯曲力学性能 |
| 4.4.2. 杉木损伤演化声发射特征 |
| 4.4.3. 声发射参数对杉木断裂的预测 |
| 4.5. 本章小结 |
| 5.声发射特征参量表征杉木细-宏观损伤演化模型研究 |
| 5.1. 引言 |
| 5.2. 杉木受载细-宏观模型 |
| 5.3. 杉木损伤演化的声发射表征 |
| 5.4. 木材顺纹单轴压缩声发射试验 |
| 5.4.1. 试件的制备 |
| 5.4.2. 试验方法 |
| 5.5. 模型验证与讨论 |
| 5.5.1. 杉木受载细-宏观模型 |
| 5.5.2. 声发射参量表征杉木损伤演化模型 |
| 5.6. 本章小结 |
| 6.基于热力学-声发射的杉木裂纹失稳扩展预测方法研究 |
| 6.1. 引言 |
| 6.2. 基于热力学的裂纹失稳扩展预测方法的理论分析 |
| 6.3. 模型参数标定 |
| 6.3.1. 木材I型断裂能量释放率GIC的确定 |
| 6.3.2. 声源处V_T值的估计 |
| 6.3.3. 待定系数C的确定 |
| 6.4. 杉木裂纹失稳扩展预测方法的验证及分析 |
| 6.4.1. 杉木裂纹失稳扩展预测方法的验证 |
| 6.4.2. AE传感器最佳监测位置优化 |
| 6.4.3. 对木材裂纹扩展的早期预警 |
| 6.5. 本章小结 |
| 7.基于声发射技术的出水木质文物结构稳定性在线监测系统 |
| 7.1. 引言 |
| 7.2. 出水木质文物声发射采集分析装置研发 |
| 7.2.1. 硬件系统组成 |
| 7.2.2. 软件系统开发 |
| 7.3. 出水木质文物声发射采集与分析装置性能测试 |
| 7.4. 出水木质文物结构稳定性声发射监测系统搭建 |
| 7.4.1. BNC电缆布置方案 |
| 7.4.2. 耦合剂选择方案 |
| 7.4.3. 传感器固定及物理去噪 |
| 7.5. 出水木质文物现场监测方案 |
| 7.5.1. 监测对象 |
| 7.5.2. 监测位置及参数设置 |
| 7.6. 声发射信号的分析 |
| 7.6.1. 出水木质文物声发射特征参量提取 |
| 7.6.2. 出水木质文物声发射特征参量分析 |
| 7.6.3. DFRH与损伤发生概率的关系 |
| 7.6.4. 对比干缩、湿胀状态下引起的损伤及损伤面积计算 |
| 7.7. 本章小结 |
| 8.结论与展望 |
| 8.1. 研究结论 |
| 8.2. 创新点 |
| 8.3. 研究展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（2）基于声发射信号处理的风力机叶片损伤演化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究的目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 疲劳损伤演化研究现状 |
| 1.3.2 风力机叶片监测技术的发展与应用 |
| 1.3.3 声发射信号处理的研究现状 |
| 1.4 研究内容 |
| 第2章 GFRP复合材料疲劳损伤演化的理论基础 |
| 2.1 复合材料疲劳损伤力学 |
| 2.2 声发射能量耗散模型 |
| 2.2.1 疲劳损伤能量耗散理论 |
| 2.2.2 不同损伤阶段的能量耗散规律分析 |
| 2.2.3 声发射能量耗散半经验模型 |
| 2.3 声发射信号在复合材料中的传播 |
| 2.3.1 弹性应力波理论 |
| 2.3.2 Lamb波理论 |
| 2.3.3 非线性Lamb波频散控制方程 |
| 2.3.4 不同损伤程度对Lamb波的影响 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 叶片主梁工艺缺陷损伤演化的AE信号特征分析 |
| 3.1 风力机叶片主梁的制造工艺缺陷 |
| 3.2 GFRP复合材料层合板声发射实验 |
| 3.2.1 试件制备 |
| 3.2.2 声发射监测系统 |
| 3.2.3 声发射实验方法 |
| 3.3 AE信号的K-means聚类分析 |
| 3.4 分层缺陷的声发射特征分析 |
| 3.5 褶皱缺陷的声发射特征分析 |
| 3.6 不同缺陷试件的损伤机制分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于盲源分离的褶皱缺陷损伤演化特征提取 |
| 4.1 AE信号的盲源分离处理方法 |
| 4.1.1 褶皱缺陷AE信号的混叠特性分析 |
| 4.1.2 卷积混合模型 |
| 4.1.3 盲源分离性能指标改进方法 |
| 4.1.4 估计性能指标构造自适应步长函数 |
| 4.1.5 信号仿真分析 |
| 4.2 基于K-means聚类的欠定盲分离算法 |
| 4.2.1 K-means欠定盲分离算法 |
| 4.2.2 改进K-means聚类算法 |
| 4.2.3 信号仿真模拟 |
| 4.3 褶皱缺陷损伤演化的AE信号特征提取 |
| 4.3.1 疲劳试验和AE信号采集 |
| 4.3.2 AE信号的盲分离处理 |
| 4.3.3 微观形貌分析 |
| 4.4 基于声能耗散模型的褶皱缺陷损伤演化分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 分层缺陷损伤识别的时频分析方法 |
| 5.1 双线性时频分析方法 |
| 5.1.1 WVD时频分布原理及不足 |
| 5.1.2 WVD时频分布交叉项抑制 |
| 5.2 AVMD-WVD时频分析方法 |
| 5.2.1 VMD算法理论 |
| 5.2.2 VMD-WVD自适应改进方法 |
| 5.2.3 谱相关分析 |
| 5.3 疲劳实验与AE信号处理 |
| 5.3.1 实验数据采集 |
| 5.3.2 分解信号算法对比 |
| 5.3.3 AE频率特征对比与验证 |
| 5.3.4 分层缺陷损伤演化机理分析 |
| 5.4 微观形貌分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于神经网络的失稳状态识别和预测 |
| 6.1 BP神经网络概述 |
| 6.1.1 BP神经元基本原理 |
| 6.1.2 BP神经网络算法 |
| 6.1.3 BP神经网络的优势与不足 |
| 6.2 神经网络参数设置 |
| 6.2.1 神经网络学习速率 |
| 6.2.2 神经网络期望误差 |
| 6.2.3 神经网络激励函数选取 |
| 6.2.4 神经网络隐含层数设定 |
| 6.3 神经网络预测模型的建立 |
| 6.3.1 失稳破坏前兆特征提取 |
| 6.3.2 失稳破坏前兆预测模型 |
| 6.4 失稳破坏前兆识别与预测 |
| 6.4.1 实验数据采集 |
| 6.4.2 实验数据处理 |
| 6.4.3 预测结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论和创新点 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（3）内埋式声发射传感器及在混凝土冻融损伤监测中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 声发射技术 |
| 1.2.1.1 声发射监测技术 |
| 1.2.1.2 声发射传感器 |
| 1.2.1.3 声发射传感器校准方法 |
| 1.2.1.4 声发射信号的分析方法 |
| 1.2.2 混凝土冻融损伤检测技术 |
| 1.2.3 声发射技术在混凝土结构检测中的应用 |
| 1.3 混凝土冻融损伤机理 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第二章 声发射传感器的制备及其性能研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 试验设备与试验材料 |
| 2.2.1 试验设备 |
| 2.2.2 试验材料 |
| 2.3 外贴式声发射传感器的制备与性能研究 |
| 2.3.1 传感元件 |
| 2.3.2 传感元件的性能研究 |
| 2.3.2.1 传感元件阻抗谱图分析 |
| 2.3.2.2 介电性能与压电性能 |
| 2.3.3 背衬材料 |
| 2.3.4 外贴式声发射传感器的制备 |
| 2.3.5 外贴式声发射传感器性能研究 |
| 2.3.5.1 电导频率谱图 |
| 2.3.5.2 时频域分析 |
| 2.3.5.3 声发射撞击试验 |
| 2.3.6 外贴式声发射传感器灵敏度 |
| 2.4 内埋式声发射传感器的制备与性能研究 |
| 2.4.1 传感元件 |
| 2.4.2 传感元件的性能研究 |
| 2.4.2.1 阻抗谱图分析 |
| 2.4.2.2 介电性能 |
| 2.4.2.3 压电性能 |
| 2.4.3 封装材料 |
| 2.4.3.1 封装材料的制备 |
| 2.4.3.2 封装材料性能研究 |
| 2.4.4 内埋式声发射传感器的制备 |
| 2.4.5 内埋式声发射传感器性能 |
| 2.4.5.1 时频域 |
| 2.4.5.2 毛细管断裂声发射试验 |
| 2.4.6 内埋式声发射传感器灵敏度 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 混凝土冻融实验设计 |
| 3.1 C40混凝土试件材料与制备 |
| 3.1.1 C40混凝土材料 |
| 3.1.2 C40混凝土试件制备 |
| 3.2 冻融实验设备 |
| 3.3 声发射试验参数设置 |
| 3.3.1 C40混凝土材料声速的确定 |
| 3.3.2 门槛值的设置 |
| 3.3.3 时间参数的设置 |
| 3.4 冻融实验与声发射监测试验设计 |
| 3.4.1 混凝土冻融实验 |
| 3.4.2 声发射监测试验 |
| 3.5 冻融损伤评定方法 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于声发射技术的混凝土冻融损伤研究 |
| 4.1 试验现象分析 |
| 4.2 试验结果与讨论 |
| 4.2.1 试件质量变化 |
| 4.2.2 相对动弹模量变化 |
| 4.2.3 超声波形分析 |
| 4.2.4 声发射信号分析 |
| 4.2.4.1 传感器埋置方式分析 |
| 4.2.4.2 经历时间图分析 |
| 4.2.4.3 关联参数图分析 |
| 4.2.4.4 声发射b值分析 |
| 4.2.5 声发射源定位 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
（4）基于埋入式压电传感器的混凝土声发射特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 声发射检测技术在混凝土中的应用研究 |
| 1.2.1 声发射技术在混凝土后期受力过程中的应用研究 |
| 1.2.2 声发射技术在混凝土前期水化过程中的应用研究 |
| 1.3 智能材料及其分类 |
| 1.4 压电材料 |
| 1.4.1 单向压电材料 |
| 1.4.2 压电复合材料 |
| 1.4.3 水泥基压电复合材料 |
| 1.4.4 压电传感器在土木工程健康监测领域的应用 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 第二章 水泥基压电传感器的制备与性能测试 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 水泥基压电复合材料的制备 |
| 2.2.1 压电复合材料 |
| 2.2.2 1-3型压电复合材料的制备 |
| 2.3 1-3型水泥基压电传感器的制备 |
| 2.4 1-3型水泥基压电传感器的性能测试 |
| 2.4.1 屏蔽性能测试 |
| 2.4.2 声阻抗性能测试 |
| 2.4.3 宽频性能测试 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 声发射基本参数的确定 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 声发射信号分析方法 |
| 3.2.1 参数分析 |
| 3.2.2 波形分析 |
| 3.3 断铅试验确定声发射信号阈值 |
| 3.4 声发射时间参数设置 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 声发射监测早龄期混凝土水化 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 声发射监测早龄期混凝土水化 |
| 4.2.1 试验原材料 |
| 4.2.2 试验设备与步骤 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 水化阶段分析 |
| 4.3.2 水化频域图分析 |
| 4.3.3 水化能量图与波速图分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于埋入式压电传感器的混凝土受力过程声发射探测 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 混凝土单轴抗压声发射试验 |
| 5.2.1 试验原材料 |
| 5.2.2 试件准备 |
| 5.2.3 试验设备 |
| 5.2.4 试验步骤 |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.3.1 试验现象 |
| 5.3.2 抗压强度 |
| 5.3.3 声发射振铃计数 |
| 5.3.4 声发射能量 |
| 5.3.5 声发射频谱 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
（5）基于声发射技术的风力机叶片主梁损伤监测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究的目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 风电领域无损检测技术的发展现状 |
| 1.3.2 声发射检测技术的发展及应用 |
| 1.3.3 AE信号的特征提取方法 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 风力机叶片主梁的力学性能分析 |
| 2.1 风力机叶片结构 |
| 2.2 风力机叶片的载荷分析 |
| 2.3 风力机叶片工字梁理论 |
| 2.4 风力机叶片主梁的损伤特点 |
| 2.4.1 主梁复合材料力学性能特点 |
| 2.4.2 主梁复合材料板材拉伸强度分析 |
| 2.4.3 主梁复合材料损伤形式和特点 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 声发射无损检测技术和信号处理方法 |
| 3.1 声发射技术原理 |
| 3.2 声发射技术特点 |
| 3.3 声发射信号处理的方法 |
| 3.3.1 声发射信号的参数分析法 |
| 3.3.2 声发射信号的波形分析法 |
| 3.4 声发射信号的降噪处理 |
| 3.4.1 基于小波变换模极大值降噪的分析 |
| 3.4.2 基于阈值的小波降噪分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于AE技术的分层损伤实验研究 |
| 4.1 实验方案 |
| 4.1.1 试验试件的制备 |
| 4.1.2 实验装置 |
| 4.1.3 实验过程 |
| 4.2 分层损伤AE信号参数的分析 |
| 4.3 分层损伤力学性能的影响 |
| 4.4 主梁损伤AE特性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 风力机叶片主梁分层损伤的AE信号特征识别 |
| 5.1 分层损伤AE信号的降噪处理 |
| 5.1.1 小波基选取 |
| 5.1.2 阈值函数选取 |
| 5.1.3 AE信号降噪处理 |
| 5.2 分层损伤AE信号的小波包分解与重构 |
| 5.2.1 AE信号的小波包分解 |
| 5.2.2 小波分解的信号重构 |
| 5.2.3 AE信号的小波包特征能量提取 |
| 5.3 AE信号特征提取结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（6）复合材料纤维编织的声发射信号特征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 注释表 |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 声发射技术 |
| 1.2.1 声发射技术的原理 |
| 1.2.2 声发射技术的发展 |
| 1.3 声发射信号分析和处理手段 |
| 1.3.1 快速傅里叶变换(FFT) |
| 1.3.2 小波变换(WT) |
| 1.3.3 其他信号处理和分析手段 |
| 1.4 声发射技术在复合材料检测领域的发展 |
| 1.4.1 复合材料损伤机制声发射参数研究 |
| 1.4.2 复合材料损伤机制声发射信号频谱研究 |
| 1.4.3 基于声发射的复合材料结构健康监测研究 |
| 1.4.4 有限元分析技术在声发射监测中的应用 |
| 1.4.5 基于声发射技术的纤维增强型复合材料的损伤研究 |
| 1.5 本课题的研究意义、目标及主要内容 |
| 第二章 纤维增强复合材料拉伸损伤声发射信号提取 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 拉伸-声发射实验材料 |
| 2.3 实验设备及设备参数选定 |
| 2.4 拉伸-声发射实验 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 声发射信号时-频域特征研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 声发射信号时域及频域特征分析 |
| 3.2.1 声发射信号时域特征分析 |
| 3.2.2 声发射信号频域特征分析 |
| 3.3 声发射信号小波变换研究 |
| 3.3.1 小波变换 |
| 3.3.2 声发射信号离散小波变换研究 |
| 3.3.3 小波变换分解信号特征研究 |
| 3.3.4 声发射信号时-频研究 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 声发射信号参数特征研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 声发射信号参数主成分分析研究 |
| 4.2.1 主成分分析 |
| 4.2.2 声发射参数累计贡献率 |
| 4.3 声发射信号参数模糊C-均值聚类分析研究 |
| 4.3.1 模糊C-均值聚类 |
| 4.3.2 声发射信号幅值聚类研究 |
| 4.4 声发射信号参数向量特征研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 有限元模型分析研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 模型建立 |
| 5.2.1 Hasin失效准则 |
| 5.2.2 纤维增强层压复合材料模型 |
| 5.3 有限元模型结果研究 |
| 5.3.1 有限元模型与实验对比 |
| 5.3.2 有限元模型体积应变率研究 |
| 5.3.3 有限元模型纤维和基体断裂损伤研究 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文的主要贡献 |
| 6.2 进一步展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（7）基于声发射的高强螺栓受剪连接状态监测（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 螺栓损伤识别的发展及现状 |
| 1.3 声发射在桥梁工程中的研究与应用 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 第二章 声发射理论概述 |
| 2.1 声发射的基本原理 |
| 2.2 声发射技术的应用 |
| 2.2.1 声发射技术的原理和特点 |
| 2.2.2 基于声发射技术的损伤识别 |
| 2.2.3 基于声发射技术的损伤定位 |
| 2.3 声发射信号处理方法 |
| 2.3.1 参数分析法 |
| 2.3.2 波形分析法 |
| 2.3.3 时频分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 高强螺栓受剪连接力学行为分析 |
| 3.1 高强螺栓概述 |
| 3.1.1 高强螺栓连接的分类 |
| 3.1.2 高强螺栓连接的破坏模式 |
| 3.2 高强螺栓受剪连接有限元分析 |
| 3.2.1 建模过程 |
| 3.2.2 结果分析与讨论 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 高强螺栓受剪连接声发射监测实验 |
| 4.1 试件设计 |
| 4.2 实验过程 |
| 4.2.1 监测内容及方法 |
| 4.2.2 试验现象 |
| 4.2.3 高强螺栓的受力情况 |
| 4.3 高强螺栓受剪连接的声发射机理 |
| 4.4 声发射信号参数分析 |
| 4.4.1 单参数分析 |
| 4.4.2 多参数分析 |
| 4.5 声发射信号频谱分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于小波变换的高强螺栓声发射信号特征提取 |
| 5.1 小波变换的基本理论 |
| 5.1.1 小波分析的性质 |
| 5.1.2 连续小波变换CWT与离散小波变换DWT的选取 |
| 5.2 小波变换参数选取 |
| 5.2.1 小波基的选取 |
| 5.2.2 基于小波熵的小波参数选取 |
| 5.3 高强螺栓声发射信号时频分析及特征提取 |
| 5.3.1 声发射信号时频分析 |
| 5.3.2 高强螺栓受剪各阶段声发射特征分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的主要成果 |
（8）声发射技术在直升机旋翼桨叶损伤识别中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 复合材料无损检测技术 |
| 1.2.2 声发射检测系统 |
| 1.3 存在主要问题 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 第二章 直升机旋翼桨叶损伤声发射监测机理 |
| 2.1 声发射检测技术 |
| 2.1.1 声发射的产生与传播 |
| 2.1.2 声发射传感器 |
| 2.1.3 声发射信号分析方法 |
| 2.1.4 声发射检测技术的优缺点 |
| 2.2 直升机旋翼桨叶损伤监测机理 |
| 2.2.1 复合材料桨叶损伤过程 |
| 2.2.2 损伤源定位机理 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于Lab VIEW的桨叶声发射损伤监测实验系统构建 |
| 3.1 实验桨叶模型 |
| 3.2 实验设备 |
| 3.2.1 传感器选型 |
| 3.2.2 前置放大器 |
| 3.2.3 NI Compact嵌入式系统 |
| 3.3 监测与数据处理软件开发 |
| 3.3.1 LabVIEW简介 |
| 3.3.2 软件平台结构 |
| 3.3.3 监控系统程序设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 声发射信号去噪算法研究 |
| 4.1 小波阈值去噪方法 |
| 4.1.1 小波阈值去噪原理 |
| 4.1.2 阈值函数选择及阈值优化 |
| 4.1.3 小波基函数对比分析 |
| 4.2 小波独立分量分析联合去噪方法 |
| 4.2.1 独立分量分析 |
| 4.2.2 小波独立分量分析联合去噪 |
| 4.3 两种方法去噪效果的仿真对比 |
| 4.4 强背景噪声下桨叶损伤声发射信号去噪实验及效果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 桨叶损伤智能定位与损伤模式识别方法研究 |
| 5.1 核主成分分析特征提取 |
| 5.2 支持向量机 |
| 5.2.1 利用支持向量机进行分类 |
| 5.2.2 支持向量回归 |
| 5.3 桨叶损伤智能定位实验 |
| 5.3.1 基于KPCA-SVM的桨叶损伤源智能定位 |
| 5.3.2 损伤源智能定位效果对比 |
| 5.4 基于KPCA-SVM的桨叶损伤模式识别 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（9）基于声发射技术的在役砖砌体结构损伤评估方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 声发射技术概述 |
| 1.3 声发射技术在砌体结构中的研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 2 砖砌体结构声发射时间参数和信号传播衰减特性研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 试验方案 |
| 2.2.1 试验试件 |
| 2.2.2 声发射系统装置 |
| 2.2.3 断铅试验测试 |
| 2.3 结果与分析 |
| 2.3.1 声发射时间参数的确定 |
| 2.3.2 声发射信号幅值衰减特性分析 |
| 2.3.3 声发射信号频率衰减特性分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 实验室砖砌体试件轴心受压试验声发射信号参数特征分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 试验方案 |
| 3.2.1 材料与试件 |
| 3.2.2 试验步骤 |
| 3.2.3 声发射监测 |
| 3.3 砖砌体试件受压过程声发射信号参数特征分析 |
| 3.3.1 声发射振铃计数特征分析 |
| 3.3.2 声发射能量特征分析 |
| 3.3.3 声发射峰值频率特征分析 |
| 3.4 砖砌体试件裂缝扩展阶段声发射信号频率特征分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 在役砌体砖墙原位轴压试验声发射信号参数特征分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 试验方案 |
| 4.2.1 试验对象 |
| 4.2.2 试验装置及参数 |
| 4.2.3 试验步骤 |
| 4.3 试验结果与分析 |
| 4.3.1 声发射信号去噪 |
| 4.3.2 声发射信号参数特征分析 |
| 4.3.2.1 声发射振铃计数 |
| 4.3.2.2 声发射能量 |
| 4.3.2.3 声发射峰值频率 |
| 4.3.2.4 声发射b值 |
| 4.4 实验室和现场受压试验结果讨论与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于声发射速率过程理论的砖砌体损伤定量分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 声发射速率过程理论模型 |
| 5.2.1 Ohtsu模型 |
| 5.2.2 Dai模型 |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.3.1 Ohtsu模型 |
| 5.3.2 Dai模型 |
| 5.3.3 两种模型结果的比较 |
| 5.4 声发射事件数和损伤因子关系研究 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 |
| 致谢 |
（10）声发射在复合材料损伤机理研究的应用现状及发展趋势（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 复合材料常见的损伤类型 |
| 3 声发射技术原理及分析方法 |
| 3.1 参数分析方法 |
| 3.2 波形分析方法 |
| 3.3 模式识别 |
| 4 声发射技术在复合材料损伤机理研究中的应用 |
| 4.1 基于参数分析的应用 |
| 4.2 基于波形分析的应用 |
| 4.3 基于模式识别的应用 |
| 4.4 方法评价 |
| 5 声发射技术在复合材料损伤机制研究中的关键问题及其趋势 |
| 6 结语 |
四、声发射技术在复合材料中的应用及研究进展（论文参考文献）
- [1]出水木质文物损伤演化声发射特征与失稳预测方法及装置研究[D]. 赵亓. 北京林业大学, 2020(01)
- [2]基于声发射信号处理的风力机叶片损伤演化研究[D]. 张亚楠. 沈阳工业大学, 2020
- [3]内埋式声发射传感器及在混凝土冻融损伤监测中的应用[D]. 张文康. 济南大学, 2020(01)
- [4]基于埋入式压电传感器的混凝土声发射特性研究[D]. 李加鹏. 济南大学, 2020
- [5]基于声发射技术的风力机叶片主梁损伤监测技术研究[D]. 李菲. 沈阳工业大学, 2020(02)
- [6]复合材料纤维编织的声发射信号特征研究[D]. 米源. 南京航空航天大学, 2020(07)
- [7]基于声发射的高强螺栓受剪连接状态监测[D]. 姚舜. 合肥工业大学, 2020(02)
- [8]声发射技术在直升机旋翼桨叶损伤识别中的应用研究[D]. 叶杨. 南京航空航天大学, 2020(07)
- [9]基于声发射技术的在役砖砌体结构损伤评估方法研究[D]. 吴艳奇. 郑州大学, 2020(02)
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