压电智能传感：驱动器力学性能及其应用
作者： 蒙彦宇
出版社：武汉大学出版社 2016年06月
简介：编辑推荐《压电智能传感-驱动器力学性能及其应用》由武汉大学出版社出版。目录1绪论 1.1结构健康监测与损伤识别技术研究和应用 1.1.1结构健康监测与损伤识别技术的研究背景 1.1.2结构健康监测与损伤识别技术的研究意义 1.2结构健康监测与损伤识别技术的研究现状 1.2.1结构健康监测技术的研究现状 1.2.2结构损伤识别技术的研究现状 1.3应用于结构健康监测与损伤识别技术中的智能材料与智能结构 1.3.1智能材料 1.3.2智能结构 1.3.3压电智能材料与压电智能结构 1.4压电智能材料在土木工程结构健康监测与损伤识别技术中的应用 1.4.1基于压电智能材料的主动结构健康监测技术 1.4.2基于压电智能材料的被动结构健康监测技术 1.5目前需进一步研究的主要问题 2压电智能材料基本特性及其本构关系 2.1引言 2.2压电效应的物理机制 2.2.1压电陶瓷的微观机理 2.2.2压电效应 2.3压电智能材料的相关性能参数 2.3.1压电常数 2.3.2介电常数 2.3.3弹性常数 2.3.4机电耦合系数 2.3.5频率常数 2.3.6机械品质因数 2.3.7介质损耗 2.4压电智能材料的电学特性和力学特性 2.4.1压电智能材料的电学特性 2.4.2压电智能材料的力学特性 2.5压电方程 2.5.1四种边界条件 2.5.2四种压电方程 2.5.3线弹性压电本构关系 2.6压电智能骨料 2.6.1PZT片的嵌入方式 2.6.2PZT片的选取 2.6.3压电智能骨料的制作 2.6.4压电智能骨料的应用 2.7本章小结 3粘贴式和埋入式压电智能传感器力学模型建立与试验研究 3.1引言 3.2基于压电智能传感器的建模理论及求解方法 3.3PZT智能传感器等效电路模型 3.3.1PZT智能传感器的结构形式 3.3.2PZT智能传感器的等效原理 3.3.3PZT智能传感器的等效电路 3.3.4PZT智能传感器与测量仪器连接的实际等效电路 3.4压电智能传感器监测误差的影响因素 3.4.1测量环境周围温度的影响 3.4.2测量环境周围湿度的影响 3.4.3测量环境周围场的影响 3.4.4连接电缆噪音的影响 3.4.5接地回路噪音的影响 3.5PZT智能传感器模型建立的基本假设 3.6粘贴式PZT智能传感器压电方程与力学模型 3.6.1粘贴式PZT智能传感器压电方程 3.6.2不考虑粘贴层与自身阻尼时的PZT智能传感器力学模型 3.6.3考虑粘贴层与自身阻尼时的PZT智能传感器力学模型 3.6.4考虑自身阻尼（电信号输出）影响时的PZT智能传感器力学模型 3.7埋人式PZT智能传感器压电方程与力学模型 3.7.1埋入式PZT智能传感器压电方程 3.7.2埋入式PZT智能传感器力学模型 3.8PZT智能传感器力学模型算例分析 3.8.1PZT智能传感器参数选择 3.8.2粘贴式PZT智能传感器力学模型算例分析 3.8.3埋入式PZT智能传感器力学模型算例分析 3.9PZT智能传感器力学模型试验验证 3.9.1试验设备 3.9.2试验方案及步骤 3.9.3粘贴式PZT智能传感器力学模型试验研究 3.9.4埋入式PZT智能传感器力学模型试验研究 3.10本章小结 4粘贴式和埋入式压电智能驱动器力学模型建立与试验研究 4.1引言 4.2PZT智能驱动器模型建立的基本假设 4.3自由振动和粘贴式PZT智能驱动器力学模型建立 4.3.1自由振动PZT智能驱动器力学模型建立 4.3.2粘贴式PZT智能驱动器力学模型建立 4.4埋入式PZT智能驱动器压电方程与力学模型 4.4.1埋入式PZT智能驱动器压电方程 4.4.2埋入式PZT智能驱动器力学模型 4.5PZT智能驱动器力学模型算例分析 4.5.1PZT智能驱动器参数选择 4.5.2粘贴式PZT智能驱动器力学模型算例分析 4.5.3埋入式PZT智能驱动器力学模型算例分析 4.5.4算例分析小结 4.6PZT智能驱动器力学模型试验研究 4.6.1试验设备 4.6.2试验方案及步骤 4.6.3粘贴层对PZT智能驱动器的影响 4.7本章小结 5压电智能骨料传感—驱动器基本力学性能与试验研究 5.1引言 5.2压电智能骨料抗压和抗剪力学性能分析与试验研究 5.2.1试验目的 5.2.2试验设备及压电智能骨料的前期制作 5.2.3压电智能骨料抗压和抗剪试验方案 5.2.4压电智能骨料抗压和抗剪试验数据采集及结果分析 5.2.5试验小结 5.3压电智能骨料冻融循环力学性能分析与试验研究 5.3.1试验目的 5.3.2试验设备及压电智能骨料的前期制作 5.3.3压电智能骨料冻融循环试验方案 5.3.4压电智能骨料冻融循环试验数据采集处理及结果分析 5.3.5试验小结 5.4本章小结 6压电智能传感—驱动器在结构健康监测与损伤识别中的应用 6.1引言 6.2基于压电波动分析法的结构健康监测与损伤识别技术的不确定性因素分析 6.2.1结构损伤识别精度的不确定性因素分析 6.2.2监测噪音等不确定性因素的消除分析 6.3基于小波分析的监测信号降噪处理 6.3.1小波分析的基本原理 6.3.2基于小波分析的信号滤波降噪处理过程 6.4基于压电智能骨料传感—驱动器的损伤识别技术原理 6.4.1基于概率统计理论的结构损伤识别原理 6.4.2基于概率统计理论的损伤识别理论模型 6.4.3混凝土结构损伤概率统计识别方法的步骤 6.5钢筋混凝土梁的损伤统计识别试验研究 6.5.1试验目的 6.5.2试验装置 6.5.3试验步骤 6.5.4试验结果分析 6.6本章小结 参考文献文摘版权页： 在国内，李宏男和赵晓燕等人将压电传感器按照一定的规律预埋入混凝土构件中，采集结构在不同方向的响应信号，并在传感器位置处布置加速度传感器，采集传感器的加速度信息。分析两种传感器获得的信号进而分析结构的阻尼比和弹性模量，得到吻合结果。孙明清和李卓球等人利用压电驱动器激励信号和传感器采集信号，将压电智能传感—驱动器布置于混凝土梁表面，通过分析声波峰值与应力的对应关系，对混凝土结构内部应力和裂纹扩展进行了有效监测。文玉梅等人将压电陶瓷元件埋入混凝土构件中，形成压电机敏混凝土结构，对压电机敏混凝土结构系统原理和系统实现技术进行详细研究。谢东等人研究了应力敏感压电无源阵列传感器在工程结构中对力学特性的传感响应，提出了将应力敏感压电无源阵列传感器埋入混凝土中实现混凝土结构健康监测的方法与技术。阎石和孙威等将自制的压电智能骨料运用到混凝土结构的健康监测，通过对该结构的声学特性分析及信号敏感性分析，*终提出了基于信号能量衰减的损伤程度判定方法。通过主、被动损伤监测对比试验，验证了压电波动分析法比较适用于混凝土结构的长期健康监测。 综上，压电波动分析法在土木工程结构健康监测与损伤识别技术领域得到了广泛的应用，体现了其明显的优越性，具体有以下几个方面优点： ①将压电陶瓷传感一驱动器埋置于结构内部，在一定程度上减少了外界环境对传感器的干扰，同时保证了它的使用寿命，因此，压电波动分析法特别适合于混凝土结构的健康监测。 ②施加于压电智能传感一驱动器的激励频率较低，应力波在结构体内传播的距离更远，因此，压电波动分析法的检测范围增大。 ③可以选取较多种类的激励信号进行健康监测，如脉冲波、扫频波等。用于分析损伤的特征参数也比较多，如信号的幅值、相位等。 ④激励信号所传播的波形众多，根据所激励的应力波不同其有纵波、表面波、板波、声发射等监测技术，可以开展多波形的健康监测研究。
