层状板中Lamb波传播特性研究及其检测信号分析

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1、摘要层状板中Lamb波传播特性研究及其检测信号分析摘要:本文用“全局矩阵法(GMT)’’对各种情形层状板中LaIIlb波的传播特性进行了比较详尽的分析,包括各向同性单层板、各向同性多层板和各项异性多层板中Lamb波频散方程的建立及其频散特性曲线。由于Lamb波各模式在板中沿板厚方向上的位移、应力分布是板中超声Lamb波无损检测技术中Lamb波模式选择的一种简单而有效的判据。本文因此较为详尽地讨论了Lamb波在各种情形板中的位移、应力分布。还分析了带缺陷的各项同性单层板中Lamb波的频散特性及其在整个厚度上的位移、应力分布。分析过程中采用了二维快速傅立叶变换法(2一DFFT),从而得到

2、波数一频率图(k一国图)。但是,在实验过程中,我们发现2一DFFT由于其频率分辨率比较低,不能很好地区分两个相速度靠的很近的Lamb波模式。因此,本文又提出通过“二维混合特征分解(ED-FFT)法"以提高其频率分辨率,实验表明ED吓F1’法能够很好地区分相速度靠得很近的LafIlb波模式。而且,还提出用孤立子谐振法(SRT)改善板中缺陷回波的追踪和检测。实验表明孤立子谐振法是一种非常有效而且非常有潜力的缺陷回波检测技术。关键词:Lamb波,各向同性板,各向异性板,传递矩阵法,全局矩阵法,频散曲线,相速度,位移、应力分布,二维傅立叶变换法,二维混合特征分解法,孤立子谐振法。——。———

3、——......——.—.......—.———.——————..—..——..—.!!!...!!!.....——.—.—......—————..—..———..——.....——一.V.__●-__I___--_----____-●_I__●-_-----__-。____l_-。_---____●__●●●_--●-__I-____l-_I--__-___P—’。。。’’。。’—’。。’————————’’———一一AbstractStudyonthePropagationCharacteristicsandAnalysisofTestingSignalofLambWavein

4、layeredPlateAbstract:Inthispaper,weavailoftheGlobalMatrixTechnique(GMT)todetailedlyanalysethepropagationcharacteristicsofLambwavesinvariousplatesthatconsistoflayeredmediaandhaveEstablishedthecharacteristicequationandplotedthedispersioncharacteristicCHIVeofLambwavesintheseplates.InUltrasonicNond

5、estractiveTestingwecanconcludewhichLambwavemodeisthemosteffecfiveandefficientmodeforaspecificdefectbydistributionofdisplacementandstressofLambwavesinplate.SowedetailedlyanalysethedistributioninSinglelayered’plateconsistofisotropicmaterial,mutiplelayeredplatesconsistofisotropicmaterialandmutiple

6、layeredplatesconsistofanisotropicmaterial.furthermore,weanalysedispersioncharacteristicsanddistributionofdisplacementandstressofLambwavesinthesingleisotropicplateswithdefects.The2.DimensionFastFourierTransformation(2-DFFT)Techniqueisusedtogetthewavenumber-frequency(k一缈)plotwhenweanalysethedispe

7、rsionofLambwavesintheseplates.However,duringanalysingandstudyingweperceivethe2一DFFTTechniqueCannotdiscriminatetheseLambwavemodestheyhavesubtlelydifferentphasevelocity.Sothe2-DimensionHybridEigenvalueDecompositionandFastFourierTran

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