实验名称：基于异常指数的铝板损伤量化表征

　　研究方向：损伤量化

　　测试目的：

　　结构损伤检测与量化评估对于保障航空、航天、船舶、石油化工及兵器工业等领域的基础设施结构安全性具有重要意义，受到了广泛的关注。在现有的结构监测技术中，超声导波检测技术具有检测范围广，速度快，对结构内部损伤敏感，安全方便，且成本低廉，在薄板构件的无损检测和健康监测中具有良好的应用潜力。

图1：传感信号时域损伤信号提取

　　超声导波信号具有短程非平稳性，且易受到外界干扰因素的影响，为了实现微弱缺陷信号的增强，许多研究者采用了时间反转聚焦方法圳、相控聚焦方法、虚拟反转聚焦法等来提高Lamb波信噪比、增强缺陷损伤信号，但这些技术不仅实际操作步骤复杂，而且在聚焦过程中容易出现其他的杂波，影响损伤检测结果。一般来说，原始损伤特征对初始损伤和细微退化趋势的敏感度不高。单个损伤特征只能反映结构系统的部分或特定方面的状态，无法对结构损伤进行全面准确的评估，而多域高维特征往往包含大量“冗余”信息不仅带来“维数灾难”问题，而且损伤状态评估的准确性，因此，有必要在损伤敏感特征筛选的基础上，通过特征融合以建立一个综合损伤评估指数，实现对结构损伤状态进行统一描述与准确评估。因此，本文引入了基于自组织特征映射(self-organizing feature mapping，SOM)的敏感损伤特征融合方法，以构建能够全面评估铝板损伤的统一指数。

　　测试设备：ATA-8202射频功率放大器、信号发生器、激光测振动仪、待测铝板。

　　实验过程：

　　为了更好的验证AI对铝板损伤评估的优越性，本节将通过铝板弯曲疲劳循环实验来证明，如下图所示。由激发装置产生的Lamb波在铝板中传播一定距离后被传感器接收，其中实验材料为400mmx40mmx15mm的铝板，无约束地平行放置在海绵块上。由函数信号发生器生成中心频率500kHZ的10周期Lamb激励信号，脉冲群被ATA-8202射频功率发射器后传递至铝板中，由全场扫描式激光测振仪接收。在弯曲疲劳次数为0、1、2、3、4、5、6、7、8、9时，分别记录导波信号的激发-接收实验数据，提取的18组特征参数。

图2：铝板曲疲劳循环试验的示意图

　　实验结果：

　　为了对铝板弯折损伤进行一致性表征，采用30次同等测试条件下获得的无损信号的敏感特征向量作为训练样本，建立SOM模型，继而计算各个弯折损伤板的异常指数。结果如下图（a）所示。可见，本文提出的异常指数与铝板弯折次数间具有更好的线性相关性。为了验证基于SOM的AI对损伤状态评估的优越性，以无损状态下的30次测量得到的敏感特征的平均值组成的特征向量为无损基准，采用损伤状态下的F到基准的欧氏距离作为损伤评价指标，结果如下图（b）所示，从下图（a）可以看出，AI值随弯曲疲劳次数线性增加，且AI值分散在拟合曲线的两侧，与疲劳弯曲次数间的线性相关性较高。下图（b）中，尽管基于欧氏距离的损伤值具有随弯曲次数增加而增加的趋势，但损伤值大多分散在拟合曲线的下方，与弯曲次数的线性相关度较差，对损伤演化的敏感性较差。图（a）中AI指数与弯曲次数间较好的线性相关性验证了AI指数对铝板弯折损伤程度具有较好的量化表征能力，证实了其表征铝板疲劳损伤的有效性与敏感性。

图3：铝板量化评估结果

　　JN江南sportsATA-8202射频功率放大器：

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