木塑復(fù)合材料缺陷及損傷的聲發(fā)射信號(hào)特征分析及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別.pdf

1、聲發(fā)射檢測技術(shù)是一門新興的多學(xué)科交叉的無損檢測技術(shù)。本文針對木塑復(fù)合材料進(jìn)行聲發(fā)射無損檢測，應(yīng)用小波分析去除噪聲，提取聲發(fā)射信號(hào)特征信息，并應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別，確定木塑復(fù)合材料缺陷及損傷的類型。 首先，對木塑試件進(jìn)行三點(diǎn)彎曲加載，采集聲發(fā)射信號(hào)，結(jié)合斷面的金相分析判斷采集到的聲發(fā)射信號(hào)所代表的缺陷或損傷的類型。金相分析表明一共有五類聲發(fā)射信號(hào)：纖維斷裂、界面分離、基材開裂、空洞和界面摩擦。 其次，應(yīng)用三種降噪方法：

2、小波變換模極大值法、小波變換尺度間相關(guān)性法、小波包閾值收縮法處理五類聲發(fā)射信號(hào)，比較降噪效果。結(jié)果表明小波包變換啟發(fā)式閾值原則——硬閾值法最適合這五類信號(hào)的降噪，降噪后信號(hào)在光滑性和相似性上均最理想。 再次，用小波包方法畫出聲發(fā)射信號(hào)時(shí)頻圖，分析五類聲發(fā)射信號(hào)的時(shí)頻分布差異。將聲發(fā)射信號(hào)小波包分解后各葉子能量占信號(hào)總能量的比重作為聲發(fā)射信號(hào)的特征量，以此建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入樣本集。 最后，采用權(quán)值修正附加動(dòng)量法建立一個(gè)三層的