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基于分形理论的智能材料结构的损伤诊断

作者:杨明; 梁大开; 万鹏飞光纤传感器神经网络分形分维裂缝

摘要:针对智能复合材料的损伤诊断问题,提出了采用人工神经网络将材料结构表面上的裂纹与材料内部的应力变化相结合的诊断方法.光纤法珀传感器的小体积和高精度适合于埋置在复合材料内部感受材料内部应力变化.而材料结构表面的裂纹是其内部受损伤的外在表现,根据裂纹在结构表面上的分布特征用分形的方法把表面的裂纹量化,获得其分维值,和内部的应力变化一起输入到神经网络,利用神经网络的非线性处理能力进行在线的材料损伤识别.在一块35 cm×35 cm的复合材料试件上的实验结果表明,此方法是可靠的、有效的,完全可以进行材料损伤的在线监测以及进一步的材料寿命预测.

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压电与声光

《压电与声光》(CN:50-1091/TN)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《压电与声光》主要报道声表面波技术,声光与光纤技术,压电及其他功能器件,单晶、薄膜及其他功能材料,实验技术与测试方法,以及压电与声光技术等领域的科研成果、发明创造、科技述评,国外在压电、铁电、声电、声光、电光等方面的各种功能器件和陶瓷、单晶、薄膜材料等新技术、新产品、新动向等。

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