【摘 要】
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为对车载CNG气瓶因裂纹引起的安全事故进行控制，研究了气瓶裂纹声发射信号的特征。分析了气瓶失效的机理，提出在实验室条件下拉伸金属试件的方法，并对之进行模拟与声发射信号采
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为对车载CNG气瓶因裂纹引起的安全事故进行控制，研究了气瓶裂纹声发射信号的特征。分析了气瓶失效的机理，提出在实验室条件下拉伸金属试件的方法，并对之进行模拟与声发射信号采集。通过对信号的分析显示出其时域与频域分析在特征分析时所具有的局限性，从而引出小波分析的信号分析方法，结果得出不同类型的声发射信号在相同频率段内所占的能量比例系数不同的结论。因此利用信号能量比例作为该信号的特征值，并在此基础上进行神经网络识别，取得了理想的结果，表明基于小波的金属材料信号特征能够对信号进行较好地表征。
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