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光纤智能夹层自诊断系统研究

作　者: 芦吉云
导　师: 梁大开
学　校: 南京航空航天大学
专　业: 测试计量技术及仪器
关键词: 光纤智能夹层自诊断系统光纤Bragg光栅传感器光纤F-P传感器载荷识别
分类号: V214.9
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
下　载: 158次
引　用: 6次
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内容摘要

以航空航天需求为背景,以光纤智能结构的集成为主线,针对飞机机翼关键部件安全性问题,建立了基于光纤智能夹层的自诊断系统。本文从以下几个方面展开:第一章阐述了光纤智能结构的思想及设计方法、探讨了实现自诊断功能的信息处理方法,由此引出了光纤智能结构的集成化问题。第二章简单介绍了光纤传感器的工作原理,在此基础上,对光纤传感网络的一般形式和复用原理进行了理论探讨,并分析了其技术要点。第三章阐述了光纤智能夹层的概念,介绍了光纤智能夹层制作工艺,对智能夹层进行了力学、传感性能试验,结果表明,制作的智能夹层可用于结构健康监测。第四章设计了分布式光纤光栅应变传感网络,采用波长编码的绝对测量方案,用运波分复用技术组成线性阵列型光纤传感层,并将其集成到智能夹层中。构建了基于光纤智能传感网络的自诊断系统,实现了机翼盒段试验件的载荷识别。第五章重点论述了系统设计中的载荷识别算法,采用人工神经网络LM-BP算法及广义回归网络对单个载荷大小、位置进行了判定,提出了基于相关分析的多载荷识别算法。通过大量的测试用例和数据,全面论证了系统的可靠性和稳定性,取得了满意的效果。本课题得到了十五国防基础研究项目“用于结构健康监测的智能夹层及相关技术研究”(K1603060818)、国家自然科学基金重点项目“典型智能机械系统的基础性研究”(50135030)、国家自然基金项目“具有自诊断功能的智能夹层研究”(90205031)资助。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-10
第一章绪论  10-20
  1.1 引言  10-11
  1.2 光纤智能结构思想与设计方法  11-13
  1.3 光纤智能结构自诊断  13-16
    1.3.1 光纤智能结构自诊断研究概况  13-15
    1.3.2 智能结构中的信息处理方法  15-16
  1.4 光纤智能结构的集成化  16-17
  1.5 本课题研究目的及主要研究工作  17-20
    1.5.1 课题的研究意义、目的  18
    1.5.2 本文的主要研究内容  18-20
第二章光纤智能夹层工作原理及传感器复用技术研究  20-32
  2.1 光纤Bragg 光栅传感器工作原理  20-25
    2.1.1 光纤Bragg 光栅折射率分布特性分析  21-22
    2.1.2 光纤Bragg 光栅耦合模理论  22-25
  2.2 光纤F-P 应变传感器工作原理  25-27
  2.3 光纤传感网络与多路复用技术  27-30
    2.3.1 光纤传感网络的一般形式和复用原理  28-29
    2.3.2 光纤Bragg 光栅传感网络的复用形式  29-30
  2.4 本章小节  30-32
第三章光纤智能夹层制作及性能测试  32-45
  3.1 光纤智能夹层的设计  32-35
  3.2 光纤智能夹层力学性能测试  35-38
    3.2.1 轴向拉伸试验  35-37
    3.2.2 轴向压缩试验  37
    3.2.3 层间拉伸试验  37-38
  3.3 光纤智能夹层传感性能分析  38-42
    3.3.1 光纤传感器应变测量分析  38-39
    3.3.2 光纤智能夹层标定试验  39-40
    3.3.3 试验结果分析  40-42
  3.4 光纤Bragg 光栅温度测量试验  42-44
  3.5 本章小节  44-45
第四章光纤光栅智能传感网络及自诊断系统设计  45-55
  4.1 波分复用光纤Bragg 光栅传感网络  45-47
  4.2 光纤Bragg 光栅传感器的组网技术关键  47-48
  4.3 基于光纤Bragg 光栅传感网络设计  48-51
  4.4 测试系统组成  51-53
    4.4.1 光纤智能夹层中传感器的排布  51-52
    4.4.2 自诊断测试系统  52-53
  4.5 本章小结  53-55
第五章光纤智能夹层自诊断系统载荷识别研究  55-71
  5.1 光纤智能夹层自诊断系统的单载荷识别  55-63
    5.1.1 LM-BP 算法在单载荷识别中的应用  55-60
      5.1.1.1 LM-BP 算法原理  56-58
      5.1.1.2 LM-BP 算法实现  58-60
    5.1.2 广义回归神经网络应用于单载荷识别的研究  60-63
      5.1.2.1 GRNN 的理论基础  60-62
      5.1.2.2 GRNN 算法实现  62-63
  5.2 基于光纤智能夹层自诊断系统的多载荷识别  63-68
    5.2.1 多载荷识别存在的难点  63-64
    5.2.2 多载荷识别算法思路  64
    5.2.3 相关分析方法在多载荷识别中的应用  64-68
  5.3 在某型飞机的翼身组合体疲劳试验中的初步应用  68-69
  5.4 本章小结  69-71
第六章结论与展望  71-74
  6.1 研究结论  71-72
  6.2 下一步的工作建议及展望  72-74
参考文献  74-77
致谢  77-78
硕士期间研究成果及发表论文  78

光纤智能夹层自诊断系统研究

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