返回顶部
位置:标准分享网>无损检测论文>小波包分解对螺栓预紧力的能量表征
小波包分解对螺栓预紧力的能量表征
  • 资料大小:

  • 更新时间:

    2018-01-12

  • 授权方式:

    共享学习

  • 资料格式:

    PDF

  • 软件等级:

  • 官方主页:

    http://www.ndt88.com

资料简介

螺栓是基础设施结构连接的重要构件,其可靠性是结构整体安全性的保证,故对结构的螺栓连接状况进行监测具有重要意义。螺栓松动和预紧力退化是螺栓常见的两种损伤类型。超声导波具有对微损伤敏感和能量衰减小等优点而被广泛应用于无损检测领域。以超声导波为检测手段,通过小波包分解提取后,各级信号的能量指标对螺栓群中的螺栓预紧力进行表征,并通过试验对该方法的可行性进行了验证。

所属栏目

超声导波检测技术应用专题国家自然科学基金面上项目(51478079)

收稿日期

2018/1/12

作者单位

李冬生:大连理工大学 土木工程学院, 大连 116023
郑绪涛:大连理工大学 土木工程学院, 大连 116023

联系人作者

李冬生(lidongsheng@dlut.ed.cn)

备注

李冬生(1977-),男,教授,博导,主要从事钢筋混凝土结构基本理论及破损机理研究,土木工程结构新型无损检测技术及传感器研发等工作

引用该论文:

LI Dongsheng,ZHENG Xutao.Energy Characterization of Bolt Tightening Force Based on Wavelet Packet Decomposition[J].Nondestructive Testing,2018,40(12):42~46
李冬生,郑绪涛.小波包分解对螺栓预紧力的能量表征[J].无损检测,2018,40(12):42~46


参考文献

【1】

FARRAR C R, WORDEN K. An introduction to structural health monitoring[J]. Philosophical Transactions:Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 2007, 365(1851):303-315.

【2】

RAGHAVAN A C, CESNIK C E S. Review of guided-wave structural health monitoring[J]. Shock & Vibration Digest, 2007, 39(2):91-114.

【3】

刘勋丰, 李杨杨, 黄勇. 基于超声特征成像技术的铝硅热障涂层脱粘缺陷检测[J]. 无损检测, 2017, 39(10):49-53.

【4】

胡玉平, 高鸿波, 吴伟,等. 基于希尔伯特变换的铝/铝胶接结构缺陷尺寸的超声测量[J]. 无损检测, 2017, 39(11):39-43.

【5】

AMERINI F, MEO M. Structural health monitoring of bolted joints using linear and nonlinear acoustic methods[J]. Structural Health Monitoring, 2011, 10(6):659-672.

【6】

JOHNSON G C, HOLT A C, CUNNINGHAM B. Ultrasonic method for determining axial stress in bolts[J]. Journal of Testing & Evaluation, 1986, 14(5):253-259.

【7】

WANG T, SONG G, WANG Z, et al. Proof-of-concept study of monitoring bolt connection status using a piezoelectric based active sensing method[J]. Smart Materials & Structures, 2013, 22(8):087001.

【8】

WANG R L, GU H, SONG G. Active sensing based bolted structure health monitoring using piezoceramic transducers[J]. International Journal of Distributed Sensor Networks, 2013,2:1-6.

【9】

卢康, 贺西平, 安笑笑,等. 基于小波包变换的金属材料超声防伪识别[J].无损检测,2017,39(7):23-27.

【10】

陈振华, 陈修忻, 王婵,等. 基于小波包分解的航空涡轮盘超声相控阵检测图像降噪技术[J]. 无损检测, 2017, 39(5):28-32.

【11】

BIANCHI D, MAYRHOFER E, GRÖSCHL M, et al. Wavelet packet transform for detection of single events in acoustic emission signals[J]. Mechanical Systems & Signal Processing, 2015, 64:441-451.

【12】

HUO L, CHEN D, KONG Q, et al. Smart washer-a piezoceramic-based transducer to monitor looseness of bolted connection[J]. Smart Material Structures, 2017, 26(2):025033.

【13】

YANG J, CHANG F K. Detection of bolt loosening in C-C composite thermal protection panels:I. Diagnostic principle[J]. Smart Materials & Structures, 2006, 15(2):581.

标准分享网无损检测论文频道,免费下载【小波包分解对螺栓预紧力的能量表征】,仅供学习使用,不得商用,如需商用请购买正版小波包分解对螺栓预紧力的能量表征。谢谢合作

【关键词】 超声导波 螺栓 小波包分解 能量  李冬生 郑绪涛

猜下面文档对你有所帮助
无损检测论文排行