聲發(fā)射信號(hào)的案例
TiO2活性劑對(duì)不銹鋼激光焊接等離子體聲發(fā)射效應(yīng)的影響
顯然，當(dāng)離焦量為0 mm時(shí)，添加TiO2活性劑的脈沖激光焊接過程產(chǎn)生的等離子體聲發(fā)射脈沖事件振鈴計(jì)數(shù)特征值遠(yuǎn)高于未添加活性劑的脈沖激光焊接過程. 可以由此推測(cè)，添加TiO2活性劑后，產(chǎn)生的脈沖激光等離子體釋放的聲發(fā)射能量更強(qiáng)，作用于材料的壓力波強(qiáng)度更大，這預(yù)示著TiO2活性劑增強(qiáng)了脈沖激光作用于材料產(chǎn)生的等離子體的能量. 圖6進(jìn)一步顯示了在不同的離焦量下，在一定時(shí)間段內(nèi)的焊接過程中聲發(fā)射平均振鈴計(jì)數(shù)的變化特征. 可以看出，盡管隨著離焦量變化，焊接過程產(chǎn)生不同模式的傳熱效應(yīng)，但是，添加TiO2活性劑的焊接過程所產(chǎn)生的等離子體聲發(fā)射脈沖事件平均振鈴計(jì)數(shù)基本上均大于未添加活性劑的脈沖激光焊接過程. 這也意味著TiO2活性劑在各離焦量范圍內(nèi)均增強(qiáng)了脈沖激光作用于材料產(chǎn)生的等離子體能量.
圖6 不同離焦量下平均振鈴計(jì)數(shù)特征
Fig.6 Characteristics of AE cont affected by defocusing amout
為了對(duì)脈沖激光焊接過程等離子體的聲發(fā)射脈沖事件作進(jìn)一步的分析，圖7a分別提取了離焦量為0
mm時(shí)的焊接過程聲發(fā)射信號(hào)的一個(gè)脈沖事件. 可以看出，由于信號(hào)中的頻率成分較為復(fù)雜，使該信號(hào)的可辨識(shí)度較低.
因而，對(duì)信號(hào)進(jìn)行低通濾波處理，并求解波形信號(hào)的均方根(rootmean square, RMS)，得到均方根波形，如圖7b所示.
經(jīng)過信號(hào)處理，在信號(hào)的RMS波形中，已經(jīng)能夠辨識(shí)焊接過程中等離子體聲發(fā)射信號(hào)強(qiáng)度的變化特征. 顯然，對(duì)于單個(gè)聲發(fā)射脈沖事件而言，添加TiO2活性劑進(jìn)行的脈沖激光焊接等離子體聲發(fā)射信號(hào)的強(qiáng)度幅值大于未添加活性劑的焊接過程.
為了對(duì)等離子體聲發(fā)射信號(hào)的能量特征進(jìn)行分析，對(duì)圖7a中的單個(gè)脈沖等離子體聲發(fā)射信號(hào)求解功率譜，得到反映等離子體聲發(fā)射信號(hào)能量特征的功率譜分布，如圖7c所示.
展開 基于聲發(fā)射技術(shù)的轉(zhuǎn)子碰摩故障檢測(cè)方法研究
基于聲發(fā)射技術(shù)的轉(zhuǎn)子碰摩故障檢測(cè)方法研究<BR><Font color=#FF0000><B>.PS.:</B>該帖附件于2006-10-13 15:58:59被malong評(píng)為5星級(jí)，為發(fā)貼者加分100。</Font><BR><Font color=#FF0000><B>點(diǎn)評(píng):</B></Font>
基于聲發(fā)射技術(shù)的轉(zhuǎn)子碰摩故障檢測(cè)方法研究.pdf
PFC基于矩張量監(jiān)測(cè)聲發(fā)射命令流 ￥200
基于聲發(fā)射和能量分析的PFC巖石分析
圖1：試樣漸變圖
通過origin繪制雙y圖，將聲發(fā)射的數(shù)據(jù)顯示改成柱狀圖就可以形成我們經(jīng)常在文獻(xiàn)里面看到的聲發(fā)射與應(yīng)力應(yīng)變曲線的關(guān)系圖了，可以從圖中分析出聲發(fā)射的事件數(shù)和應(yīng)力應(yīng)變曲線是有關(guān)系的，當(dāng)出現(xiàn)聲發(fā)射時(shí)，曲線進(jìn)入漸變破壞階段，但是事件數(shù)的峰值發(fā)生在曲線的峰后，也是說明微裂紋的發(fā)展促使巖石發(fā)生破壞，巖石發(fā)生破壞之后，而又產(chǎn)生更多的微裂紋，直到試樣完全失去強(qiáng)度，聲發(fā)射停止。
圖2：聲發(fā)射事件數(shù)
下面這張圖摸索了一個(gè)多小時(shí)才畫出來，為微裂紋總數(shù)（聲發(fā)射事件總數(shù)）的熱點(diǎn)圖，算法為某一個(gè)點(diǎn)附近搜索半徑內(nèi)的裂紋數(shù)目，輸出x,y坐標(biāo)和裂紋數(shù)目，在origin中繪制云圖，然后在PPT中將兩幅圖疊加得到的。從這幅圖可以看出裂紋發(fā)展的主要區(qū)域，基本上為一條斜直線。
計(jì)算代碼如下，原理比較簡(jiǎn)單，看懂后可以進(jìn)行修改。
展開 
如何給汽車零部件進(jìn)行疲勞耐久測(cè)試？
在線健康監(jiān)測(cè)技術(shù)：通過植入式傳感器（如應(yīng)變片、聲發(fā)射傳感器）實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)測(cè)試中部件的應(yīng)力、損傷信號(hào)，提前預(yù)警疲勞失效（如在懸架擺臂測(cè)試中，聲發(fā)射信號(hào)突變時(shí)自動(dòng)停機(jī)）。
四、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范參考
國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)：ISO 12107（金屬材料疲勞試驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法）、ASTM E606（應(yīng)變控制疲勞測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)）。
汽車行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)：SAE J1455（汽車零部件疲勞測(cè)試推薦實(shí)踐）、VDA 233-102（德國(guó)汽車工業(yè)協(xié)會(huì)疲勞測(cè)試規(guī)范）。
新能源專項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)：GB/T 38596（電動(dòng)汽車用驅(qū)動(dòng)電機(jī)系統(tǒng)可靠性試驗(yàn)方法）、IEC 62137（電池包機(jī)械振動(dòng)測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)）。
五、測(cè)試案例：下擺臂疲勞測(cè)試流程
載荷譜采集：在目標(biāo)市場(chǎng)典型路況（城市道路 + 高速 + 山區(qū)路）采集下擺臂應(yīng)變數(shù)據(jù)，累計(jì) 10 萬公里，通過雨流計(jì)數(shù)法提煉關(guān)鍵載荷循環(huán)。
臺(tái)架測(cè)試方案：采用電液伺服臺(tái)架，施加垂直力（±5000N）+ 側(cè)向力（±2000N）的復(fù)合載荷，頻率 5~20Hz，溫度控制 23℃±5℃，循環(huán)至 10^6 次或失效。
失效判定：當(dāng)出現(xiàn)以下情況之一即終止測(cè)試：肉眼可見裂紋（長(zhǎng)度≥2mm）；應(yīng)變信號(hào)突變（超過初始值的 150%）；螺栓孔變形量≥0.3mm。
優(yōu)化迭代：若測(cè)試中提前失效，通過 CAE 分析確定應(yīng)力集中區(qū)域，調(diào)整結(jié)構(gòu)圓角半徑或焊接工藝，重新測(cè)試直至滿足設(shè)計(jì)壽命（如目標(biāo)壽命要求 10 年 / 20 萬公里）。
通過上述測(cè)試體系，汽車零部件的疲勞耐久性能得以量化驗(yàn)證，為整車可靠性提供基礎(chǔ)保障。未來，隨著材料技術(shù)（如鋁合金、復(fù)合材料）與電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的發(fā)展，疲勞測(cè)試將更注重多尺度、多物理場(chǎng)的耦合效應(yīng)模擬。
展開 佐治亞理工《Part B》：人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)在高性能復(fù)合材料中的應(yīng)用
此外，AI/ML 還可以用于疲勞損傷的預(yù)測(cè)和診斷，例如基于聲發(fā)射信號(hào)和機(jī)器學(xué)習(xí)的分類。</p><p><img src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/4XyibPMYcptgDDWibPMsNGicbMoAXRneN6RPGae8FMd5SK32aF6K0YIa2h2IPCAVJo8E5sJo6pmhx5iaSJMVdrAzmQ/640?wx_fmt=png&from=appmsg"></p><p class="ql-align-justify">圖 4. (a) 基于帶有β-變分自動(dòng)編碼器（β-VAE）的神經(jīng) ODE 結(jié)構(gòu)的 ANN 模型的計(jì)算圖 [56]；(b) 基于深度自動(dòng)編碼器的復(fù)合結(jié)構(gòu)疲勞損傷檢測(cè)與分類概覽。</p><p><strong>5.AI/ML在高性能復(fù)合材料損傷診斷與預(yù)測(cè)中的應(yīng)用</strong></p><p>AI/ML 模型可以有效地<strong>分析無損檢測(cè)（NDI）和結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)（SHM）數(shù)據(jù)</strong>，用于檢測(cè)、定位和分類各種類型的損傷，例如裂紋、分層和粘合劑接頭的缺陷。AI/ML 還可以用于<strong>預(yù)測(cè)復(fù)合材料的剩余使用壽命</strong>（RUL），這對(duì)于安全相關(guān)的應(yīng)用至關(guān)重要。此外，AI/ML 還可以用于開發(fā)智能傳感結(jié)構(gòu)，例如嵌入連續(xù)碳纖維的智能網(wǎng)格，用于檢測(cè)復(fù)合材料的變形場(chǎng)分布和損傷。</p><p><img src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/4XyibPMYcptgDDWibPMsNGicbMoAXRneN6RZC5QS5icgWKsXx4WxhfMq1qfZxXrtfEuyTe8ARhaImMDMZAiavNaRiciaQ/640?
展開 《設(shè)備故障診斷(普通高等教育十五國(guó)家級(jí)規(guī)劃教材)》
514齒面擦傷和劃痕245
52齒輪故障振動(dòng)的診斷246
521齒輪傳動(dòng)的動(dòng)態(tài)激勵(lì)246
522齒輪故障的特征信息249
523齒輪故障的診斷方法257
53齒輪故障噪聲的診斷265
參考文獻(xiàn)267
6滾動(dòng)軸承故障診斷269
61滾動(dòng)軸承的故障形式與故障原因269
611軸承轉(zhuǎn)速n＜1r/min時(shí)，軸承的損壞形式269
612軸承轉(zhuǎn)速n>10r/min時(shí)，軸承損傷的主要形式269
62滾動(dòng)軸承故障的檢測(cè)方法272
63滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)的診斷273
631引起滾動(dòng)軸承振動(dòng)的原因和特征頻率273
632滾動(dòng)軸承缺陷產(chǎn)生的間隔頻率279
633滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)的診斷方法282
參考文獻(xiàn)299
7無損檢測(cè)技術(shù)在設(shè)備診斷中的應(yīng)用301
71油樣分析技術(shù)在設(shè)備診斷中的應(yīng)用301
711概述301
712油樣的光譜分析技術(shù)301
713潤(rùn)滑油的鐵譜分析技術(shù)305
714應(yīng)用實(shí)例310
715應(yīng)用光譜、鐵譜分析應(yīng)注意的問題313
72聲發(fā)射檢測(cè)技術(shù)在設(shè)備診斷中的應(yīng)用314
721聲發(fā)射檢測(cè)的基本原理315
722聲發(fā)射信號(hào)的表征參數(shù)315
723聲發(fā)射檢測(cè)儀器318
724聲發(fā)射檢測(cè)的研究及應(yīng)用領(lǐng)域319
725聲發(fā)射檢測(cè)實(shí)例320
參考文獻(xiàn)326
8現(xiàn)代智能診斷技術(shù)的應(yīng)用327
81故障診斷專家系統(tǒng)327
811專家系統(tǒng)概述327
812診斷知識(shí)的表示329
813診斷推理與控制策略332
814診斷知識(shí)的獲取342
815診斷專家系統(tǒng)應(yīng)用實(shí)例344
82模糊數(shù)學(xué)在故障診斷中的應(yīng)用349
821模糊集合的基本概念349
822隸屬函數(shù)349
823模糊診斷矩陣353
824故障診斷的模糊聚類分析355
825模糊理論在汽輪發(fā)電機(jī)故障診斷中的應(yīng)用358
83
展開 申請(qǐng)兌換《設(shè)備故障診斷(普通高等教育十五國(guó)家級(jí)規(guī)劃教材)》
514齒面擦傷和劃痕245
52齒輪故障振動(dòng)的診斷246
521齒輪傳動(dòng)的動(dòng)態(tài)激勵(lì)246
522齒輪故障的特征信息249
523齒輪故障的診斷方法257
53齒輪故障噪聲的診斷265
參考文獻(xiàn)267
6滾動(dòng)軸承故障診斷269
61滾動(dòng)軸承的故障形式與故障原因269
611軸承轉(zhuǎn)速n＜1r/min時(shí)，軸承的損壞形式269
612軸承轉(zhuǎn)速n>10r/min時(shí)，軸承損傷的主要形式269
62滾動(dòng)軸承故障的檢測(cè)方法272
63滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)的診斷273
631引起滾動(dòng)軸承振動(dòng)的原因和特征頻率273
632滾動(dòng)軸承缺陷產(chǎn)生的間隔頻率279
633滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)的診斷方法282
參考文獻(xiàn)299
7無損檢測(cè)技術(shù)在設(shè)備診斷中的應(yīng)用301
71油樣分析技術(shù)在設(shè)備診斷中的應(yīng)用301
711概述301
712油樣的光譜分析技術(shù)301
713潤(rùn)滑油的鐵譜分析技術(shù)305
714應(yīng)用實(shí)例310
715應(yīng)用光譜、鐵譜分析應(yīng)注意的問題313
72聲發(fā)射檢測(cè)技術(shù)在設(shè)備診斷中的應(yīng)用314
721聲發(fā)射檢測(cè)的基本原理315
722聲發(fā)射信號(hào)的表征參數(shù)315
723聲發(fā)射檢測(cè)儀器318
724聲發(fā)射檢測(cè)的研究及應(yīng)用領(lǐng)域319
725聲發(fā)射檢測(cè)實(shí)例320
參考文獻(xiàn)326
8現(xiàn)代智能診斷技術(shù)的應(yīng)用327
81故障診斷專家系統(tǒng)327
811專家系統(tǒng)概述327
812診斷知識(shí)的表示329
813診斷推理與控制策略332
814診斷知識(shí)的獲取342
815診斷專家系統(tǒng)應(yīng)用實(shí)例344
82模糊數(shù)學(xué)在故障診斷中的應(yīng)用349
821模糊集合的基本概念349
822隸屬函數(shù)349
823模糊診斷矩陣353
824故障診斷的模糊聚類分析355
825模糊理論在汽輪發(fā)電機(jī)故障診斷中的應(yīng)用358
83
展開 便攜式船載水下跟蹤測(cè)量系統(tǒng)設(shè)計(jì)
圖2 系統(tǒng)工作原理框圖
⒉水下跟蹤系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)
⑴工作流程
被測(cè)目標(biāo)上專用水下信標(biāo)聲源發(fā)出的聲信號(hào)經(jīng)水中傳播后，被船載基陣上的水聽器接收，經(jīng)前端放大后，傳輸至船載信號(hào)處理設(shè)備。模擬信號(hào)調(diào)理設(shè)備對(duì)信號(hào)進(jìn)行放大、調(diào)理、控制等一系列處理后，送數(shù)字信號(hào)處理設(shè)備進(jìn)行信號(hào)處理分析。數(shù)字信號(hào)處理設(shè)備完成水聲脈沖信號(hào)幀行識(shí)別，求得脈沖傳播時(shí)延，再對(duì)信號(hào)中目標(biāo)深度信息進(jìn)行頻率編碼和脈沖間隔解調(diào)，得到深度調(diào)制時(shí)延及頻率等信息，并將脈沖信息傳送至目標(biāo)定位跟蹤顯控設(shè)備。目標(biāo)定位跟蹤顯控設(shè)備進(jìn)行脈沖信號(hào)的匹配、分組、定位解算及聲線修正等一系列算法，結(jié)合雙天線航向測(cè)量設(shè)備，完成對(duì)水下被測(cè)目標(biāo)的三維定位跟蹤功能。
⑵功能實(shí)現(xiàn)方式
為了實(shí)現(xiàn)高精度遠(yuǎn)距離水下目標(biāo)的定位跟蹤測(cè)量，系統(tǒng)的功能實(shí)現(xiàn)方式描述如下。
展開 