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工学院李法新课题组论文再获国际会议最佳论文一等奖

2018-11-09

近日,工学院力学与工程科学系李法新课题组的论文 “A sparse array structural health monitoring system based on SH wave (一套基于水平剪切波稀疏阵列的结构健康监测系统)”在中国青岛举行的第二届轨道交通结构健康监测国际研讨会上获得最佳论文一等奖(Meritorious Paper Award,唯一),奖金为1000美元。论文第一作者是工学院2015级博士生宦强。而早在2016年,李法新课题组的另一篇论文(第一作者苗鸿臣)就在该会议上获得最佳论文一等奖。会议论文评审委员会主席是国际结构健康监测领域的领军学者、Structural Health Monitoring杂志主编、美国斯坦福大学F.K. Chang教授。

获奖现场

获奖证书

结构健康监测(SHM)是目前机械、力学、航空、土木等学科共同关注的一个前沿研究领域,基于超声导波的SHM方法是该领域最主要研究方向。然而,目前基于Lamb波的SHM方法,由于Lamb波固有的多模态、频散等问题,给信号处理带来很大的困难,在实际应用中受到了限制。零阶SH波是平板中唯一非频散的导波,其信号处理比较简单。目前学者们主要采用电磁超声换能器(EMAT)来激励SH波,但EMAT的效率非常低,需要采用几千瓦的功率源来激励,无法用于结构健康监测。李法新课题组从2015年开始从事导波领域的研究,先是在PZT压电陶瓷中实现了两类面内剪切(d36和d24)模式,成功激励出单一模态的SH波。但如此激励出来的SH波呈十字指向性,而结构健康监测中需要的是全向型的SH波换能器。

在本论文中,他们提出了一种基于厚度极化、厚度剪切模式的压电圆环SH波换能器,该换能器沿各个方向的灵敏度高度一致,波动只有6%,而且制备工艺简单。采用稀疏阵列的结构健康监测结果表明,该系统成像分辨率可达1/8波长,缺陷定位误差约为12mm,明显优于基于Lamb波的结构健康监测系统(定位误差27mm)。他们最近还提出了基于压电半圆环的SH波换能器,该换能器结构非常简单,信噪比达到24dB,有望在不久的将来取代目前应用的圆片式Lamb波换能器,开辟基于SH波的结构健康监测新时代(Ultrasoincs, https://doi.org/10.1016/j.ultras.2018.07.010)。




 
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