最大相似原理在Lamb波损伤检测中的应用

"基于最大相似原理的主动Lamb波损伤检测方法研究" 本文是刘鎏、闫云聚和王建强三位作者的研究成果，主要探讨了在结构健康监测领域如何利用Lamb波进行损伤检测，特别是在结构边界处特征反射波与损伤反射波容易混淆的情况下，提出了一种新的算法。该研究得到了高等学校博士学科点专项科研基金（优先发展领域）资助项目（20126102130004）以及国家自然科学基金（50875212）的支持。 Lamb波，是一种在薄板或壳体中传播的弹性波，由于其具有敏感的频率-波长特性，因此在结构健康监测中被广泛应用于检测内部的微小损伤。然而，当Lamb波遇到结构边界时，会产生特征反射波，如果同时存在损伤，损伤反射波可能会与这些特征反射波混叠，使得损伤检测变得困难。 为解决这个问题，研究团队提出了基于最大相似性的主动Lamb波损伤信号分解算法。首先，他们深入分析了Lamb波的传播特性，模拟了边界反射波和损伤反射波。接着，利用最大相似性原则，通过遗传算法对这两类反射波的合成信号进行参数优化，旨在最大化合成信号与目标损伤信号的相似度。这种方法旨在区分特征反射波和损伤反射波，从而精确地提取出混叠在其中的损伤信息。 在优化过程中，遗传算法是一种有效的全局搜索工具，能够寻找到一组最优参数来重构信号，使得损伤反射波与目标损伤信号的相似度达到最高。最后，研究者应用TimeOfFlight（TOF）方法对损伤进行定位，这是一种根据信号到达时间来确定损伤位置的技术。 通过仿真结果，研究证明了该方法能准确地提取出与边界反射波混叠的损伤反射波，有效地实现了对结构边界附近损伤的检测。这一研究对于提升结构健康监测的精度和可靠性具有重要意义，特别是在航空航天、桥梁建筑等领域，对于早期发现和预防结构损伤至关重要。 关键词：工程力学；Lamb波；损伤检测；遗传算法 该研究为结构健康监测提供了一种创新方法，通过优化信号处理策略，提高了损伤识别的准确性，有望在实际应用中解决复杂环境下的损伤检测难题。