基于声发射的风电叶片疲劳过程监测研究
摘要 | 第8-10页 |
Abstract | 第10-12页 |
第1章 绪论 | 第13-22页 |
1.1 课题研究背景及意义 | 第13-15页 |
1.1.1 风能资源综述 | 第13-14页 |
1.1.2 风电行业发展现状 | 第14-15页 |
1.2 风电叶片结构及缺陷分析 | 第15-16页 |
1.3 风电叶片常规无损检测 | 第16-17页 |
1.3.1 超声检测 | 第16-17页 |
1.3.2 射线检测 | 第17页 |
1.3.3 红外检测 | 第17页 |
1.4 声发射技术研究及其发展现状 | 第17-20页 |
1.4.1 声发射基本原理 | 第17-18页 |
1.4.2 声发射技术特点 | 第18-19页 |
1.4.3 声发射技术发展历程 | 第19-20页 |
1.5 声发射技术在风电叶片的研究现状 | 第20页 |
1.6 研究内容和意义 | 第20-21页 |
1.6.1 研究内容 | 第20-21页 |
1.6.2 研究意义 | 第21页 |
1.7 本章小结 | 第21-22页 |
第2章 声发射分析原理 | 第22-27页 |
2.1 声发射信号类型 | 第22-26页 |
2.1.1 声发射源的定位研究 | 第22-23页 |
2.1.2 声发射信号的特征分析 | 第23-25页 |
2.1.3 声发射信号的模式识别 | 第25-26页 |
2.2 声发射技术的应用 | 第26-27页 |
第3章 风电叶片复合材料的声发射源定位研究 | 第27-37页 |
3.1 实验目的 | 第27页 |
3.2 实验材料及设备 | 第27-28页 |
3.2.1 实验材料 | 第27页 |
3.2.2 实验设备 | 第27-28页 |
3.3 实验方案 | 第28页 |
3.4 基本理论 | 第28-30页 |
3.4.1 互补集总经验模态分解 | 第28-29页 |
3.4.2 LAMB波理论 | 第29-30页 |
3.5 结果分析 | 第30-35页 |
3.5.1 不同激励声发射信号的波形分析 | 第30-33页 |
3.5.2 不同模态信号衰减特性研究 | 第33-34页 |
3.5.3 声发射源定位研究 | 第34-35页 |
3.6 本章小结 | 第35-37页 |
第4章 风电叶片不同缺陷模态识别研究 | 第37-47页 |
4.1 实验目的 | 第37页 |
4.2 实验材料及设备 | 第37-38页 |
4.2.1 实验材料 | 第37页 |
4.2.2 实验设备 | 第37-38页 |
4.3 实验方案 | 第38页 |
4.4 基本理论 | 第38-42页 |
4.4.1 变分模态分解 | 第38-40页 |
4.4.2 VMD能量熵 | 第40页 |
4.4.3 BP神经网络 | 第40-42页 |
4.5 .结果分析 | 第42-46页 |
4.5.1 叶片缺陷声发射信号分析 | 第42-43页 |
4.5.2 VMD能量熵向量构造 | 第43-44页 |
4.5.3 VMD能量熵结合BP神经网络模式识别 | 第44-46页 |
4.6 本章小结 | 第46-47页 |
第5章 风电叶片疲劳过程中的声发射特性研究 | 第47-60页 |
5.1 实验目的 | 第47页 |
5.2 实验材料及设备 | 第47-48页 |
5.2.1 实验材料 | 第47页 |
5.2.2 实验设备 | 第47-48页 |
5.3 实验方案 | 第48-49页 |
5.4 基本理论 | 第49-50页 |
5.4.1 CEEMDAN算法 | 第49-50页 |
5.5 结果分析 | 第50-58页 |
5.5.1 原始信号时域波形图 | 第50-51页 |
5.5.2 功率谱图 | 第51-53页 |
5.5.3 CEEMDAN分解 | 第53-54页 |
5.5.4 希尔伯特三维谱 | 第54-56页 |
5.5.5 声发射源定位分析 | 第56-58页 |
5.6 本章小结 | 第58-60页 |
结论与展望 | 第60-62页 |
研究结论 | 第60页 |
研究展望 | 第60-62页 |
参考文献 | 第62-67页 |
致谢 | 第67-68页 |
附录A 攻读硕士期间发表的论文 | 第68页 |