最大相似性Lamb波损伤信号分解与实验研究

"基于最大相似性的Lamb波损伤信号分解及试验研究 (2014年)" 本文主要探讨了在结构健康监测（SHM）领域，如何有效地利用Lamb波技术来检测结构损伤。Lamb波是一种在薄板结构中传播的弹性波，因其对结构内部缺陷敏感而被广泛应用于无损检测。然而，在实际应用中，损伤反射波常常与结构边界等特征反射波混叠，导致损伤检测的难度增加。 研究中提出了一种基于最大相似性的Lamb波损伤信号分解算法。该方法首先分析了Lamb波在结构中的传播特性，特别是当Lamb波遇到结构边界或损伤时，会产生反射。考虑到接收到的信号是直达波后的多个反射波组合，研究者模拟了这些反射波，并利用最大相似性原则作为关键指导。 具体实施中，采用了遗传算法进行信号参数的优化。遗传算法是一种全局优化工具，能够搜索大量的可能解空间，找到与目标信号最匹配的反射波叠加组合。通过对合成信号的各种参数（如相位、幅度和时间延迟等）进行调整，可以逐步提高合成信号与目标损伤反射波的相似度。这样，即使在有边界反射波干扰的情况下，也能有效地分离出损伤反射波。 最后，通过Time of Flight（ToF）方法对损伤位置进行了精确定位。ToF方法是基于声波从发射到接收的时间差来计算损伤的距离，是Lamb波检测中常用的一种定位手段。 实验部分，研究人员在铝板上进行了试验，验证了所提方法的有效性。结果显示，该方法能准确地从混杂的反射波中提取出损伤反射波，从而成功检测到边界附近的微小损伤。 总结起来，这项工作提供了一种新的Lamb波损伤检测策略，它克服了传统方法中参考信号易受外界因素影响的缺点，通过最大相似性原则和遗传算法实现了损伤反射波的精确分离和定位。这种方法对于提升结构健康监测的精度和可靠性具有重要意义，特别是在复杂结构环境下的无损检测中，有望发挥重要作用。