具有裂缝的柔性悬臂梁的振动特性研究及其裂缝参数识别研究
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摘要
山于柔性结构对外界干扰和工作环境部很敏感，导致柔性结构在工作过程
中比较容易产生物理缺陷。当柔性结构上有物理缺陷时，柔性结构的工作稳定
性将受到很大的影响。柔性悬臂梁是柔性结构中最常见的一种典型结构，裂缝
则是柔性结构经常产生的一种物理缺陷，研究裂缝对柔性悬臂梁振动特性的影
响，对研究物理缺陷对柔性结构稳定性的影响具有一定的代表性。本论文主要
从裂缝所处位置以及裂缝的长度这两个方面研究裂缝对柔性悬臂梁振动特性的
影响，并在此基础上利用人工神经网络柔性悬擘粱上裂缝所在位置和裂缝长度，
以实现对裂缝缺陷的智能诊断。
为此本论文首先利用有限元方法模拟当柔性悬臂梁上有裂缝时的振动情
况。为了讨论裂缝所处位置、裂缝长度对柔性悬臂梁振动特性的影响，在梁上
选取了7个不同位置，并在每个位置上设定了7种裂缝长度，建立了49根的柔
性悬臂梁的有限元模型。此外，还建立一无物理缺陷的柔性悬臂梁有限元模型，
作为对比样本。首先对柔性悬臂梁进行模态分析，研究裂缝位置、裂缝长度粱
固有模态频率的影响。然后对这些悬臂梁模型施加相同初始条件，选取粱上相
同位置观测其振动位移和振动应变。本论文还通过柔性悬臂梁振动的实验，观
察裂缝所处位置、裂缝长度对梁振动特性的影响，并对比通过有限元方法仿真
得到的相关数据。
由于裂缝所处位置、裂缝长度对柔性悬臂梁振动影响反映到观测信号呈现
出一定的非线性，故所选择物理缺陷诊断方法应具有较强的分析和概括能力。
BP神经网络是一种多层的前馈型人工神经网络，可实现从输入到输出的任意非
线性映射，所以选取BP神经网络可以有效地实现从观测信号到裂缝所处位置
以及裂缝长度的非先行映射，以达到对柔性悬臂梁上裂缝缺陷的智能诊断。
Flexible structure is sensitive to the external disturbance and work environment,
so it's very easy to generate physical flaw. The physical flaw in the flexible structure
will influence the stability of flexible structure. The flexible projecting beam is the
typical flexible structure, and the crack is the common physical flaw. The dynamic
analysis of the flexible projecting beam with crack is the represent of the study of
the flexible structure with flaw.
We build some flexible projecting beam finite element modal with different
crack. Through studying vibration characteristics of different flexible projecting
beam modal, what has different length crack on different position, we can research
tie influence of the position of crack and the length of crack. Then we make an
experiment on the vibration of the flexible projecting beam. We can study the
vibration characteristics of the flexible projecting beam and check the simulation
data of the flexible projecting beam.
The simulation data of the flexible projecting beam with different crack flaw is
different. So we can build BP neutral-work to identify the position and the length of
the crack in the flexible projecting beam by the simulation data. the input vector of
BP neutral-work is the simulation data becomes, the training object is the position
and the length of the mapping crack.
中比较容易产生物理缺陷。当柔性结构上有物理缺陷时，柔性结构的工作稳定
性将受到很大的影响。柔性悬臂梁是柔性结构中最常见的一种典型结构，裂缝
则是柔性结构经常产生的一种物理缺陷，研究裂缝对柔性悬臂梁振动特性的影
响，对研究物理缺陷对柔性结构稳定性的影响具有一定的代表性。本论文主要
从裂缝所处位置以及裂缝的长度这两个方面研究裂缝对柔性悬臂梁振动特性的
影响，并在此基础上利用人工神经网络柔性悬擘粱上裂缝所在位置和裂缝长度，
以实现对裂缝缺陷的智能诊断。
为此本论文首先利用有限元方法模拟当柔性悬臂梁上有裂缝时的振动情
况。为了讨论裂缝所处位置、裂缝长度对柔性悬臂梁振动特性的影响，在梁上
选取了7个不同位置，并在每个位置上设定了7种裂缝长度，建立了49根的柔
性悬臂梁的有限元模型。此外，还建立一无物理缺陷的柔性悬臂梁有限元模型，
作为对比样本。首先对柔性悬臂梁进行模态分析，研究裂缝位置、裂缝长度粱
固有模态频率的影响。然后对这些悬臂梁模型施加相同初始条件，选取粱上相
同位置观测其振动位移和振动应变。本论文还通过柔性悬臂梁振动的实验，观
察裂缝所处位置、裂缝长度对梁振动特性的影响，并对比通过有限元方法仿真
得到的相关数据。
由于裂缝所处位置、裂缝长度对柔性悬臂梁振动影响反映到观测信号呈现
出一定的非线性，故所选择物理缺陷诊断方法应具有较强的分析和概括能力。
BP神经网络是一种多层的前馈型人工神经网络，可实现从输入到输出的任意非
线性映射，所以选取BP神经网络可以有效地实现从观测信号到裂缝所处位置
以及裂缝长度的非先行映射，以达到对柔性悬臂梁上裂缝缺陷的智能诊断。
Flexible structure is sensitive to the external disturbance and work environment,
so it's very easy to generate physical flaw. The physical flaw in the flexible structure
will influence the stability of flexible structure. The flexible projecting beam is the
typical flexible structure, and the crack is the common physical flaw. The dynamic
analysis of the flexible projecting beam with crack is the represent of the study of
the flexible structure with flaw.
We build some flexible projecting beam finite element modal with different
crack. Through studying vibration characteristics of different flexible projecting
beam modal, what has different length crack on different position, we can research
tie influence of the position of crack and the length of crack. Then we make an
experiment on the vibration of the flexible projecting beam. We can study the
vibration characteristics of the flexible projecting beam and check the simulation
data of the flexible projecting beam.
The simulation data of the flexible projecting beam with different crack flaw is
different. So we can build BP neutral-work to identify the position and the length of
the crack in the flexible projecting beam by the simulation data. the input vector of
BP neutral-work is the simulation data becomes, the training object is the position
and the length of the mapping crack.
引文
[1]陶宝琪，智能材料结构.北京：国防工业出版社，1997：P22~240
[2]黄尚廉，智能结构系统——减灾防灾的研究前沿.土木工程学报，2000年8月，第33卷第4期
[3]贺志荣，智能材料及其应用.陕西工学院学报，1999年9月，第15卷第3期
[4]高德川，王依民，邹黎明，智能材料及其应用.化工新型材料，2000年8月，第28卷第4期
[5]王军武，智能材料驱动器的研究与应用.武汉工业大学学报，2000年8月，第22卷第4期
[6] S .F .Griffin, A .J .Bronowicki and R .S .Betros, Piezoceramic sensors and actuators for smart composite structures. Proceedings of the 30th Conference on Decision and Control Brightion, December 1991:2543-2545.
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[9] M L Wang ,G Heo and D Satpathi .A health monitoring system for large structure systems. Smart Mater Struct, July 1998:606-616.
[10] Junji Tani, Jinhao Qiu, Ye Zhu, Simultaneous optimization of structural and control parameters for smart systems, Proceedings of the 5th international conference on vibration engineering'2002 Nanjing, 2002.9:783-790.
[1]1李尚俊，光纤智能结构/蒙皮在航空上的应用.中国民航飞行学院学报，2000年第2期
[12] Gregory Washington . Smart aperture antennas. Smart Mater Struct, June 1996:801-805.
[13] Peter L Fuhr, Single-fiber simultaneous vibration sensing and impact detection for large space structures . Smart Mater Struct, March 1994:124-128.
[14] Victor Birman ,Gareth Knowles and John J Murray ,Application of piezoelectric actuators to active control of composite spherical caps . Smart Mater Struct, August 1999:218-222.
[15]费仁元，王民，基于电流变材料的智能结构研究进展与应用.制造技术与机床，2001年第8期
[16]尹剑波，一种新型材料—电流变液的研究形状及应用.江苏化工，2000年7月，第28卷第7期
[1]7魏宸官，电流变技术——机理材料工程应用，北京:北京理工大学出版社，2000: P269~P329
[18] Xiaoqi Bao, Vasundara V Varadan and Vijay K Varadan. Active control of sound transmission through a plate using a piezoelectric actuator and sensor. Smart Mater Struct, Octorber 1998:231-239.
[19] Renato Barboni, Alessandro Mannini, Enrico Fantini et al, Optimal placement of PZT actuators for the control of beam dynamics . Smart Mater Struct, September 2000:110-120.
[20]聂润兔，邵成勋，邹振祝，压电桁架结构动力学建模与振动控制.宇航学报，1998年21月，第19卷第4期
[22]尹林，沈亚鹏，压电类智能结构的力学行为和工程应用.力学进展，1998年5月25日，第28卷第2期
[23]陈伟民，管德，李敏，德超，压电驱动器用于薄板型结构振动主动控制研究.航空学报，2001年3月，第22卷第2期
[24]姚军，李岳锋，姚起杭，压电梁的主动消振实验研究.应用力学学报，2001年9月，第18卷增刊
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[31]陈勇，刘果，陶宝祺，朱晓锦，基于压电元件的悬臂梁振动与噪声主动控制实验研究.噪声与振动控制，1997年4月，第2期
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[40]胡广书，数字信号处理——理论、算法与实现.清华大学出版社，1997：P1~221
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[42]宗孔德，胡广书，数字信号处理.清华大学出版社，1988：P1~127
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[44]王旭，王宏，王文辉，人工神经网络原理与应用.东北大学出版社，1994：P1~63
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