實驗名稱：基于LDR振型的損傷檢測方法實驗

　　研究方向：隨著科技的不斷進步，材料中的腐蝕、分層等缺陷是導致結構剛度下降、破壞失效的主要原因。為保證結構的安全性與可靠性，對其進行無損檢測是重要的。首先,深入了解了LDR方法的檢測原理,從平底孔模型入手分析了LDR效應產生的機制。在此基礎上，搭建實驗平臺，使用基于LDR振型識別的方法對不同類型及深度的缺陷進行檢測，探究了由缺陷引起的結構局部剛度下降以及LDR效應。接著，研究了LDR效應影響下結構的振動特征和頻譜特征，提出了近LDR頻帶的損傷信息融合方法，解決了依據LDR振型進行損傷識別的方法在應用過程中抗噪能力較差以及缺陷面積識別不準確的問題:分析了由LDR效應引起的缺陷區域測點頻譜異常現象，通過研究不同頻帶下結構表面的能量分布特征，給出了基于全頻帶能量分布的損傷成像優化方法。最后，制作了帶有脫粘缺陷的蜂窩夾層結構試件并基于LDR方法對缺陷進行檢測。研究了LDR方法對復雜結構中損傷的檢測能力，評估了全頻帶能量分布優化方法的檢測效果。

　　實驗目的：利用掃描式激光測振儀搭建了用于在高頻下進行非接觸檢測的檢測系統，使用基于LDR振型識別的檢測方法分別對鋁板中的平底孔缺陷以及復材板中的分層缺陷進行檢測:探究了不同缺陷引起的結構局部剛度的下降以及局部共振振型特征，對比分析了該方法對不同尺寸和深度缺陷的檢測效果。

　　測試設備：掃描式激光測振儀系統、信號發生器、電壓放大器、壓電陶瓷換能器以及隔振臺等。

　　實驗過程：

　　實驗中通過測量結構表面的振動響應，識別出缺陷局部振型，進而實現對結構中損傷的定位和成像，實驗原理如圖3.1所示。用到的儀器設備主要有:掃描式激光測振儀系統、功率放大器、壓電陶瓷換能器以及隔振臺。按照試驗模態分析方法的原理，可以將測試系統分為激勵與采集兩個部分，其中激部分由信號發生器產生所需頻率范圍的寬頻激勵信號，經過高頻功率放大器后由壓電換能器為待測結構提供定點激勵:采集部分利用掃描式激光測振儀進行二維掃描，采集包含缺陷的檢測區域上各測點的面外振動速度響應信號并進行存儲。

　　實驗中，根據激勵方式選擇單輸入單輸出方法同時高速采集輸入與輸出兩個點的信號。使用壓電換能器粘貼于試件固定位置處，產生持續的周期掃頻信號激勵試件振動，同時使用激光測振儀采集表面某一測點的面外振動速度響應信號,為了減弱環境因素引起的噪聲對測試結果的干擾，對每一個測點采集多次信號取線性平均。完成單點的采集后，按布點順序掃描頭移動到下一測點完成振動響應信號的采集。最終獲取結構表面整個測試區域的振動響應數據。利用快速傅里葉變換(FastFourierTransformFFT)將原始的時域信號變換到頻域，得到各測點的頰率一速度幅值信號。如圖3.3所示，將每個測點的一維振動響應數據按照空間坐標放置在三維數組的相應位置中，既得到整個測試頻帶內不同率下結構表面的振動。

　　實驗結果：基于LDR振型的檢測方法主要通過對比整個檢測頻帶內不同頻率下結構表面的振動響應，依據LDR振型的特點識別出局部共振模態，進而對損傷進行定位和成像。由于局部共振效應，當激勵頻率與缺陷區域對應的局部共振頻率吻合時，在缺陷位置的振動幅值會大幅增加，顯著區別于結構整體振動模態。依據局部振動幅值異常這一特征，首先通過對比不同頰率下的振型，得到可能的與缺陷相對應的LDR模態，然后再結合該異常區域測點的頻響特征，通過對比各峰值對應的振型來確定出LDR振型。實驗中，使用LDR振型識別方法分別對鋁板中四處不同深度與尺寸的平底孔缺陷進行檢測，實驗結果如下:

　　表3.1給出了實驗中所用鋁板的彈性參數以及位于中間的平底孔缺陷尺寸，使用基于平底孔模型導出的一階局部共振頻率理論預測公式(2.15)，可以求出其一階LDR頻率約為25.14KHz,遠高于結構整體振動模態對應的頻率。圖3.7為采集到的缺陷區域測點在頻域上的響應信號，首先在26.57kHz的頻率下識別出最低階的LDR共振峰，與理論預測結果較接近。同時在整個試驗頻帶內還出現多個共振峰，結合各峰值對應的振型，即可識別出與該處缺陷對應的LDR模態。部分LDR頻率下的振型及損傷成像結果如圖3.8所示，圖中左側為缺陷區域的局部共振振型，右側為依據該振型進行投影得到的二維損傷成像結果。

　　對于直徑為20mm、深度為2mm的平底孔缺陷，由于缺陷尺寸相對較大，局部剛度下降明顯，在檢測頓帶范圍內可以清晰地識別出多個LDR相關振型。其中，引起局部振動幅值顯著增加的振型主要可以分為兩類:其中一類為LDR振型，即由LDR效應引起的包括一階LDR振型以及髙階LDR振型如圖3.8(a,c)所示,通常這些振型均出現在較高的頓率下。另外一類為特殊的結構整體振動模態。隨著模態階數的增加，結構整體振型呈現出節點和節線規律性的排列，當缺陷的位置位于振型的波峰處時，由于材料局部剛度下降，會引起該階振型下缺陷位置振動幅值的放大，如圖3.8(b)所示。檢測結果表明，通過識別LDR振型對損傷進行成像可以清晰地檢測出中間位置的平底孔缺陷。

　　2.直徑10mm的平底孔缺陷檢測結果

　　試件表面共包含有三處直徑均為10mm但深度不同的平底孔缺陷，圖3.9為深度2mm的平底孔缺陷對應的損傷區域測點在頻域上的速度響應信號。結合曲線中各峰值對應的振型，可以識別出與該缺陷相對應的局部共振模態。部分LDR頻率下的損傷檢測結果如圖310所示。

　　結合頻響曲線與不同頻率下結構表面的振動響應特征可以看出，LDR頻率基本與頻響曲線中異常峰值對應頻率吻合。首先在62.28kHz的頻率下識別出最低階的LDR頻率，在該頻率的激勵下缺陷區域測點的振動幅值遠大于健康區域，如圖3.10(a)所示，但由該振型得到的損傷成像結果存在噪聲的干擾,信噪比較低。另外,在更高的激勵頻率90.45kHz下，出現與中間區域直徑為20mm缺陷相互耦合的振型，在該頻率的激勵下，結構中的兩處缺陷均表現出局部共振現象。

　　使用同樣的方式可以檢測出深度為1.8mm的平底孔缺陷，此處不再贅述。值得注意的是，隨著缺陷尺寸及深度的減小,損傷對材料局部剛度變化的影響減弱,LDR效應不明顯。對于直徑10mm、深度為1mm的平底孔缺陷，在整個100kHz的檢測頻帶內LDR相關振型數目較少，因此在使用基于LDR振型的檢測方法時目標振型數量少，識別過程比較費時且容易出現誤差。

　　對比不同尺寸平底孔的檢測結果可以得出，對于鋁板表面剛度削減較大(直徑20mmm，深度2mm)的平底孔缺陷，使用基于LDR振型識別的損傷檢測方法有較好的檢測效果，可以準確地識別出與缺陷對應的多階LDR振型，并實現損傷的定位與成像。對于深度較淺的缺陷(深度1mm)，由于材料局部剛度的下降幅度較小，相應的局部共振頻率較高，因此在有限的檢測帶寬內只有少數的LDR振型，導致檢測效率與精度下降。

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