电压放大器在缺陷局部的无损检测研究中的应用
实验名称：基于LDR振型的损伤检测方法实验
研究方向：随着科技的不断进步，材料中的腐蚀、分层等缺陷是导致结构刚度下降、破坏失效的主要原因。为保证结构的安全性与可靠性，对其进行无损检测是重要的。首先,深入了解了LDR方法的检测原理,从平底孔模型入手分析了LDR效应产生的机制。在此基础上，搭建实验平台，使用基于LDR振型识别的方法对不同类型及深度的缺陷进行检测，探究了由缺陷引起的结构局部刚度下降以及LDR效应。接着，研究了LDR效应影响下结构的振动特征和频谱特征，提出了近LDR频带的损伤信息融合方法，解决了依据LDR振型进行损伤识别的方法在应用过程中抗噪能力较差以及缺陷面积识别不准确的问题:分析了由LDR效应引起的缺陷区域测点频谱异常现象，通过研究不同频带下结构表面的能量分布特征，给出了基于全频带能量分布的损伤成像优化方法。最后，制作了带有脱粘缺陷的蜂窝夹层结构试件并基于LDR方法对缺陷进行检测。研究了LDR方法对复杂结构中损伤的检测能力，评估了全频带能量分布优化方法的检测效果。
实验目的：利用扫描式激光测振仪搭建了用于在高频下进行非接触检测的检测系统，使用基于LDR振型识别的检测方法分别对铝板中的平底孔缺陷以及复材板中的分层缺陷进行检测:探究了不同缺陷引起的结构局部刚度的下降以及局部共振振型特征，对比分析了该方法对不同尺寸和深度缺陷的检测效果。
测试设备：扫描式激光测振仪系统、信号发生器、电压放大器、压电陶瓷换能器以及隔振台等。
实验过程：
实验中通过测量结构表面的振动响应，识别出缺陷局部振型，进而实现对结构中损伤的定位和成像，实验原理如图3.1所示。用到的仪器设备主要有:扫描式激光测振仪系统、功率放大器、压电陶瓷换能器以及隔振台。按照试验模态分析方法的原理，可以将测试系统分为激励与采集两个部分，其中激部分由信号发生器产生所需频率范围的宽频激励信号，经过高频功率放大器后由压电换能器为待测结构提供定点激励:采集部分利用扫描式激光测振仪进行二维扫描，采集包含缺陷的检测区域上各测点的面外振动速度响应信号并进行存储。
实验中，根据激励方式选择单输入单输出方法同时高速采集输入与输出两个点的信号。使用压电换能器粘贴于试件固定位置处，产生持续的周期扫频信号激励试件振动，同时使用激光测振仪采集表面某一测点的面外振动速度响应信号,为了减弱环境因素引起的噪声对测试结果的干扰，对每一个测点采集多次信号取线性平均。完成单点的采集后，按布点顺序扫描头移动到下一测点完成振动响应信号的采集。最终获取结构表面整个测试区域的振动响应数据。利用快速傅里叶变换(FastFourierTransformFFT)将原始的时域信号变换到频域，得到各测点的颊率一速度幅值信号。如图3.3所示，将每个测点的一维振动响应数据按照空间坐标放置在三维数组的相应位置中，既得到整个测试频带内不同率下结构表面的振动。
实验结果：基于LDR振型的检测方法主要通过对比整个检测频带内不同频率下结构表面的振动响应，依据LDR振型的特点识别出局部共振模态，进而对损伤进行定位和成像。由于局部共振效应，当激励频率与缺陷区域对应的局部共振频率吻合时，在缺陷位置的振动幅值会大幅增加，显著区别于结构整体振动模态。依据局部振动幅值异常这一特征，首先通过对比不同颊率下的振型，得到可能的与缺陷相对应的LDR模态，然后再结合该异常区域测点的频响特征，通过对比各峰值对应的振型来确定出LDR振型。实验中，使用LDR振型识别方法分别对铝板中四处不同深度与尺寸的平底孔缺陷进行检测，实验结果如下:
表3.1给出了实验中所用铝板的弹性参数以及位于中间的平底孔缺陷尺寸，使用基于平底孔模型导出的一阶局部共振频率理论预测公式(2.15)，可以求出其一阶LDR频率约为25.14KHz,远高于结构整体振动模态对应的频率。图3.7为采集到的缺陷区域测点在频域上的响应信号，首先在26.57kHz的频率下识别出最低阶的LDR共振峰，与理论预测结果较接近。同时在整个试验频带内还出现多个共振峰，结合各峰值对应的振型，即可识别出与该处缺陷对应的LDR模态。部分LDR频率下的振型及损伤成像结果如图3.8所示，图中左侧为缺陷区域的局部共振振型，右侧为依据该振型进行投影得到的二维损伤成像结果。
对于直径为20mm、深度为2mm的平底孔缺陷，由于缺陷尺寸相对较大，局部刚度下降明显，在检测顿带范围内可以清晰地识别出多个LDR相关振型。其中，引起局部振动幅值显著增加的振型主要可以分为两类:其中一类为LDR振型，即由LDR效应引起的包括一阶LDR振型以及髙阶LDR振型如图3.8(a,c)所示,通常这些振型均出现在较高的顿率下。另外一类为特殊的结构整体振动模态。随着模态阶数的增加，结构整体振型呈现出节点和节线规律性的排列，当缺陷的位置位于振型的波峰处时，由于材料局部刚度下降，会引起该阶振型下缺陷位置振动幅值的放大，如图3.8(b)所示。检测结果表明，通过识别LDR振型对损伤进行成像可以清晰地检测出中间位置的平底孔缺陷。
2.直径10mm的平底孔缺陷检测结果
试件表面共包含有三处直径均为10mm但深度不同的平底孔缺陷，图3.9为深度2mm的平底孔缺陷对应的损伤区域测点在频域上的速度响应信号。结合曲线中各峰值对应的振型，可以识别出与该缺陷相对应的局部共振模态。部分LDR频率下的损伤检测结果如图310所示。
结合频响曲线与不同频率下结构表面的振动响应特征可以看出，LDR频率基本与频响曲线中异常峰值对应频率吻合。首先在62.28kHz的频率下识别出最低阶的LDR频率，在该频率的激励下缺陷区域测点的振动幅值远大于健康区域，如图3.10(a)所示，但由该振型得到的损伤成像结果存在噪声的干扰,信噪比较低。另外,在更高的激励频率90.45kHz下，出现与中间区域直径为20mm缺陷相互耦合的振型，在该频率的激励下，结构中的两处缺陷均表现出局部共振现象。
使用同样的方式可以检测出深度为1.8mm的平底孔缺陷，此处不再赘述。值得注意的是，随着缺陷尺寸及深度的减小,损伤对材料局部刚度变化的影响减弱,LDR效应不明显。对于直径10mm、深度为1mm的平底孔缺陷，在整个100kHz的检测频带内LDR相关振型数目较少，因此在使用基于LDR振型的检测方法时目标振型数量少，识别过程比较费时且容易出现误差。
对比不同尺寸平底孔的检测结果可以得出，对于铝板表面刚度削减较大(直径20mmm，深度2mm)的平底孔缺陷，使用基于LDR振型识别的损伤检测方法有较好的检测效果，可以准确地识别出与缺陷对应的多阶LDR振型，并实现损伤的定位与成像。对于深度较浅的缺陷(深度1mm)，由于材料局部刚度的下降幅度较�。嘤Φ木植抗舱衿德式细撸虼嗽谟邢薜募觳獯砟谥挥猩偈腖DR振型，导致检测效率与精度下降。
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