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疲劳裂纹的萌生与扩展容易导致压力容器及管道的严重疲劳失效.因此就设备的安全可靠性而言,非常有必要对疲劳裂纹扩展过程进行监测,并对疲劳损伤程度进行评估.本文针对316LN不锈钢材料进行疲劳实验研究,利用直流电位法测量实验中的裂纹长度,得到了材料的疲劳裂纹扩展曲线.利用声发射技术对疲劳裂纹扩展过程进行监测,通过声发射多参数分析对疲劳损伤状态进行评价,同时建立了声发射参数与线弹性断裂力学参数之间的关系,并进行寿命预测.研究表明:声发射能够对316LN不锈钢的疲劳裂纹损伤进行有效评估,声发射累积参数如累积计数、累积能量和累积幅值曲线上的转折点标志着疲劳裂纹进入快速扩展阶段,这可以为工程人员提供失效预警;声发射波形和频谱分析表明,噪声信号的幅值较小且信号持续时间较长,信号包含的频率成分比较复杂,而裂纹扩展信号是突发型信号,衰减较快,信号频率主要集中在80~170 kHz范围内;声发射计数率、能量率和幅值率与应力强度因子幅度以及疲劳裂纹扩展速率之间呈线性关系,裂纹长度预测结果与实测值接近.本研究工作对于工程结构的疲劳失效预警和剩余寿命预测具有重要意义

系统研究了面向复杂系统监测时变信号的实时故障检测与识别问题.采用滑窗Mallat小波快速变换克服传统小波变换的时域全局依耐性并提高计算效率,使之适应于实时故障检测;针对时变信号的故障模式识别难题,在故障检测基础上采用改进动态循环神经网络(improved dynamic recurrent neural network,IDRNN)进行智能故障识别.最后将滑动时窗小波检测模块及最优IDRNN网络模块嵌入某型完整卫星姿态控制系统仿真平台进行在线故障诊断.试验结果表明:实时条件下的滑动窗口小波变换与传统小波变换具有一致性,IDRNN对于时变信号识别具有较好的时域泛化能力,将滑窗移动时不变小波方法与IDRNN结合可以实现面向复杂系统监测实时信号的故障检测及复合模式分类

围绕高炉雷达料面监测系统成像需求，针对高炉雷达测量目标的雷达横截面积（radar cross section，RCS）展开应用研究，首次实现了微波暗室中高炉料线RCS的高精度自动化测量，为高炉雷达目标特性的深入研究奠定了硬件基础.基于比较法测得10 GHz处的焦炭、烧结矿颗粒的RCS典型值分布以及高炉料线散射方向性图，测量动态范围为-10~15 dB.通过RCS测量和成像诊断等方法对工业现场布焦、布矿的雷达回波信号强度差别大等问题进行了探索和分析.模拟工业现场的焦炭、烧结矿等平台加漏斗的料线形状，对散装物料进行了等比例缩小的实际摆放，对典型料线缩比模型进行了合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）成像验证，并深入分析了成像缺失和成像误差原因，得知漏斗部分在低频情况下成像效果不理想，需要提高测试频段；利用标准球模拟料线分析成像误差，方位向和距离向绝对误差在1.2%和5.8%以内，暗室内方位向测量误差不超过±0.01 m

采用一价铜盐为催化剂、二甲基甲酰胺为溶剂,在均相体系中催化3-氯-1-丁烯异构化生成1-氯-2-丁烯.考察了溶剂、反应温度、催化剂种类和加入量对反应的影响,研究发现反应温度和催化剂的加入量对异构化反应有较大影响.在最优条件3-氯-1-丁烯1mL,二甲基甲酰胺9mL,CuCl0.10g,60℃反应5h,产物和原料的浓度比为3.88mmol•L－1.采用在线红外光谱对反应过程进行监测,检测到有红外吸收峰在反应过程中先增加后减少的变化过程,提出了可能的反应机理

隧道健康状态诊断过程作为一个模糊系统，具有随机性和模糊性的特点.传统的隧道结构健康诊断方法无法妥善地将系统的模糊性和随机性关联在一起.基于此，针对隧道结构健康状态诊断系统的模糊性和随机性特点，提出了基于云理论的隧道结构健康状态诊断方法.首先，建立反映隧道结构健康状况等级评语集的正态云模型.然后，依据逆向云发生器原理，将隧道结构健康状态指标的监测数据的归一化结果值转化为隶属度云模型.将健康状态指标的重要性语言值转化为权重云，用于表征各健康状态指标的重要程度.最后，运用云理论的计算方法对隧道结构健康状态等级进行诊断，得到健康状态等级诊断结果的云模型.应用云模型的改进方法，对某市地铁2号线盾构隧道结构健康状态进行了诊断，极大提高了诊断结果的可视化和鲁棒性