【摘 要】
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针对外界环境噪声等因素造成损伤因子不敏感,导致复合材料损伤识别困难和成像误差大等问题,提出了一种基于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)和相关系数的损伤
【机 构】
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南昌航空大学 无损检测技术教育部重点实验室,南昌 330063南昌航空大学 无损检测技术教育部重点实验室,南昌 330063;浙江清华长三角研究院,嘉兴 314000;日本探头株式会社,横滨 232-
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针对外界环境噪声等因素造成损伤因子不敏感,导致复合材料损伤识别困难和成像误差大等问题,提出了一种基于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)和相关系数的损伤因子.用空气耦合探头采集损伤前后的Lamb波信号进行EMD分解获取多个本征模态分量(Intrinsic mode function,IMF).根据相关系数获取与信号相关性最大的IMF分量,并定义其能量值的相对变化为损伤因子.在模拟噪声环境前后,分别对玻璃纤维增强聚合物复合材料(GFRP)板中的分层缺陷进行识别和扫查成像,验证了该损伤因子的有效性.结果表明:信号经过EMD分解后,与其相关性最大的IMF分量对损伤最敏感,能够定义为识别损伤的损伤因子.将该损伤因子结合概率成像方法进行空耦Lamb波扫查,不仅能够有效对复合材料中的缺陷进行成像,而且在模拟强噪声环境中具有良好的抗噪性.
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