【摘 要】
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针对碳纤维增强复合材料(CFRP)损伤机制复杂、损伤声发射信号识别困难的问题,本文提出了一种基于模态分离方法的CFRP损伤信号识别分类算法,可实现CFRP损伤声发射信号的模态表征。首先,基于CFRP层合板模拟声源模态分析结果设计不同范围的数字滤波器,实现了声发射信号中的S0、A0模态分离;随后,根据纤维断裂和基体开裂单一损伤信号的模态特征,建立了损伤信号的识别分类算法,并验证了其对单一损伤信号的分辨率;最后,利用算法对层合板面内弯曲损伤信号进行分析,验证其在CF
【机 构】
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东北石油大学机械科学与工程学院,污染物控制与处理国家重点实验室中国石油集团安全环保技术研究院有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFC0805604),污染物控制与处理国家重点实验室实验方法研究与运行维护(2019D-5006-62),东北石油大学青年科学基金项目(2018QNL-32)。
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针对碳纤维增强复合材料(CFRP)损伤机制复杂、损伤声发射信号识别困难的问题,本文提出了一种基于模态分离方法的CFRP损伤信号识别分类算法,可实现CFRP损伤声发射信号的模态表征。首先,基于CFRP层合板模拟声源模态分析结果设计不同范围的数字滤波器,实现了声发射信号中的S0、A0模态分离;随后,根据纤维断裂和基体开裂单一损伤信号的模态特征,建立了损伤信号的识别分类算法,并验证了其对单一损伤信号的分辨率;最后,利用算法对层合板面内弯曲损伤信号进行分析,验证其在CF
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