小波分析技术在复合材料损伤检测中的应用
【摘要】:小波分析是一种时变信号时一频两维分析方法,具有多分辨分析的特点,而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。介绍了小波技术基本理论,回顾了小波技术在复合材料损伤检测中应用及其发展,提出了存在的问题,并对小波技术在复合材料损伤检测的应用进行了展望。
|
|
|
|
1 |
石志晓,李昕,周晶;损伤检测的经验模态分解法[J];大连理工大学学报;2005年03期 |
2 |
董晓马,张为公;小波分析技术在复合材料损伤检测中的应用[J];仪器仪表学报;2004年S2期 |
3 |
刘亚坤,霍达;神经网络的滤噪纠错能力验证[J];河南科学;2005年06期 |
4 |
刘泉,江雪梅;基于小波神经网络复合材料损伤检测的研究[J];武汉理工大学学报;2002年12期 |
5 |
翁光远;;数据融合技术在结构损伤检测中的应用研究[J];今日科苑;2007年16期 |
6 |
谢建宏;;压电智能结构损伤检测的最小二乘支持向量机方法[J];传感技术学报;2007年01期 |
7 |
王修勇,陈政清;高层剪切型结构的参数识别与损伤检测[J];振动与冲击;2001年02期 |
8 |
余圣甫,余阳春,张远钦;火力发电高温部件损伤检测与寿命评估技术[J];湖南电力;2002年06期 |
9 |
管京周
,李世平
,陈世伟
,熊楠;基于虚拟仪器的铁轨损伤检测系统[J];微计算机信息;2005年04期 |
10 |
吕辰刚;祖鹏;胡志雄;葛春风;武星;;光纤光栅传感阵列的数据融合分析[J];传感技术学报;2007年11期 |
11 |
吴耀军;陶宝祺;袁慎芳;;B样条小波神经网络[J];模式识别与人工智能;1996年03期 |
12 |
何萍;李东升;王德禹;;基于振型差小波变换的结构损伤检测方法[J];机械设计与研究;2006年06期 |
13 |
王志华;张伟伟;马宏伟;;小波分析识别裂纹参数中的噪声影响[J];机械强度;2007年04期 |
14 |
宋振华;王志华;黄世清;马宏伟;;基于纵向超声导波信号特性的管道损伤检测研究[J];机械强度;2011年01期 |
15 |
尚柏林;宋笔锋;万方义;;飞行器结构健康监控系统研究进展及关键技术[J];测控技术;2008年07期 |
16 |
张伟伟;王志华;马宏伟;;含缺陷管道超声导波检测信号的相关性分析[J];暨南大学学报(自然科学与医学版);2009年03期 |
17 |
杨智春;党晓娟;谭光辉;;蜂窝夹层复合材料悬臂梁损伤检测的试验研究[J];工程力学;2009年07期 |
18 |
朱宏平,张源;基于自适应BP神经网络的结构损伤检测[J];力学学报;2003年01期 |
19 |
赵冬梅;王雅萍;江涌;朱目成;;利用LabVIEW和MATLAB的小波函数采集和处理损伤检测数据[J];西南科技大学学报;2007年02期 |
20 |
杨雅洁;周丽;;用于板结构损伤检测的磁致伸缩传感器[J];传感器与微系统;2007年05期 |
|