压电智能复合材料

压电智能复合材料（精选4篇）

压电智能复合材料 第1篇

智能结构这一概念在上世纪80年代中期由美国首先提出,研究对象侧重于航空、航天飞行器,随后即渗透到土木工程、船舶、汽车、医学等众多领域,并很快成为研究热点。大型化、低刚度与柔性化是航天器结构的一个重要发展趋势[1]。这类大型柔性结构模态频率低且密集、阻尼小、刚度低,在航天器调姿过程中,由于惯量或外部扰动影响将不可避免地带来振动[2],影响系统的稳定性和指向精度,甚至导致仪器设备的疲劳破坏。另外如芯片加工、超精密机床以及精密测量仪器和电子加工设备等,对抑振的要求极为严格,传统的被动结构及振动主动控制方法已经无法满足这些要求,必须采用新的结构和控制方法。在此背景下,应用基于新型智能材料的智能结构以及智能控制算法进行振动主动控制的研究得以产生与发展。柔性结构的一大特点是本质上基于分布参数系统。用于智能结构的传感和致动元件,如压电陶瓷和压电薄膜等功能材料本身也具有分布特点。已有大量文献[3,4,5,6,7,8]采用压电陶瓷片或压电薄膜智能结构驱动柔性机械臂和挠性结构的振动控制。

在各种振动中,最受关注且最具有危害性的是材料的共振。在对振动环境要求较高的场所,必须严格抑制共振的产生。而智能结构的主动振动控制由于其控制效果好,适应性强,因此有着重要的现实意义与应用前景。

本研究建立一个基本的压低材料的主动振动控制系统,使用两组压电陶瓷片,分别构成激振环节和抑振环节。通过驻波发生和放大电路,驱动这些压电陶瓷,并由压电陶瓷的振动来影响控制对象—环氧树脂梁,构成简单的主动振动控制系统并进行仿真。

1 智能结构实验平台的搭建

智能结构目前在各个领域都有使用,尤其是航空航天领域,搭建的智能结构实验平台就是以振动的主动控制为背景。

首先使用比利时LMS公司的Test.Lab系统对梁进行了模态分析,以得到各阶模态共振频率;然后采用NE555集成定时电路产生频率可变的驻波;通过IR2110场效应管驱动器和变压器最终得到高频高压交变信号来控制压电陶瓷。

1.1 环氧树脂梁的模态分析

智能梁的材料采用的环氧树脂,长500 mm,宽55 mm,厚2.5 mm。所用的压电陶瓷片尺寸约为:外径36 mm,内径20 mm。通过对环氧树脂梁进行模态分析,可得到压电智能梁的共振频率,该分析采用比利时LMS公司的Test.Lab系统。测得的智能梁的共振频率和MAC值如表1所示。由模态分析出的数据可知,梁的一阶模态A1为50 Hz最大,振动的效果比较明显。因此振动的主动控制选用一阶固有频率,一阶振动时最大的振动幅值为6.7×10-13 m。

1.2 压电陶瓷的驱动电路

在一根合金梁上贴上4片压电陶瓷,每上、下两片组成一组,形成两组振动源,光纤光栅传感器粘贴在压电陶瓷片的两端。其中的一组作为产生振动的激振器;另一组是通过计算机控制来抑制振动。把求得的各个共振频率输入PC,然后信号发生器发生指定频率的正弦波或者驻波,波形通过驱动电源进行放大,驱动其中一组压电陶瓷,使得梁开始振动。振动被光纤传感器捕捉,并输入计算机,计算机程序根据检测到的振动频率和振幅,输出控制信号。控制信号再经过驱动电源放大,最后驱动另一组压电陶瓷来抑制合金梁的振动,以达到振动主动控制的目的。

该实验使用的驱动电路集成了波形发生器和功率放大器的作用。通过12 V的电源直接振荡并放大产生300 V的交变电压来驱动压电片振动。整个电路由8051单片机、光电耦合器、高压驱动芯片以及电力场效应管组成。单片机作为定时器产生频率可调的驻波,然后通过高压驱动芯片驱动两个互为反相的电力场效应管,最后,信号由升压变压器升压输出。电路需要两路独立的12 V电源,功率电源要求的额定功率在25 W左右。

本系统的实验台如图1所示,实验系统的原理图如图2所示。

2 压电主动控制系统仿真

2.1 数学建模

驱动电路的等效原理图如图3所示。

对电路进行分析后可知IR2110相当于一个比例放大环节,设其传递函数为:

G1(S)=K (1)

放大电路仿真的物理模型如图4所示。

其传递函数为:

$G{}_0(S)=\frac{{\rm K}{}_1{\rm K}{}_2}{({\rm T}{}_{1}S+1)({\rm T}{}_{2}S+1)}(2)$

其中,T1=R1C1;T2=R2C2。

所以整个系统的传递函数为:

$G(S)=G{}_0(S)G{}_1(S)=\frac{{\rm K}{\rm K}{}_1{\rm K}{}_2}{({\rm T}{}_{1}S+1)({\rm T}{}_{2}S+1)}(3)$

2.2 仿真研究

本试验是基于Matlab的系统分析、设计与仿真。Simulink软件包的图形界面与自动控制原理中的传递函数动态框图相似,同时可以采用类似电子示波器的模块显示仿真曲线,由以上的数学微分模型可以进行仿真。

由于三阶固有频率中一阶的振动幅值最大,效果最明显。因此仿真及物理试验选用一阶固有频率,对振动的主动控制进行研究。

一个典型的Simulink模型包括3种类型元素:信号源模块、被模拟的系统模块、输出显示模块。利用Simulink建立物理系统和数学系统的仿真模型,关键是对Simulink提供的功能模块进行操作,即用适用的方式将各种模块连接在一起。振动的仿真波形如图5所示,振动峰值2.0×10-13 m。当加入抑振信号后,抑振后波形如图6所示,振动峰值为2.0×10-14 m,再将输出的数据求和,得出抑振后振幅均值为1.542×10-15 m。可以看出,该系统能够达到了抑制共振峰幅值的效果。

输入一个信号后,改变T1,T2的值,使振动的频率和幅值接近模态分析所得到的一阶振动固有频率。此时得到的T1=T2=0.001 s。由于T=RC,所选电容为1 μF,由此可以算出,所需的保护电阻值:R=10 kΩ。

3 结束语

本研究对环氧树脂梁的振动主动控制进行了研究,在对实验系统分析的基础上建立了数学模型,并运用Matlab软件进行了仿真研究,模拟出了振动和抑振的波形,结果表明抑振后振幅已经充分小,达到了主动控制效果。

参考文献

[1]黄文虎,王心清,张景绘,等.航天柔性结构振动控制的若干新进展[J].力学进展,1997,27(1):5-18.

[2]邱志成.基于加速度反馈的挠性智能结构振动主动控制[J].机械工程学报,2008,44(3):143-151.

[3]CANON R H,SCHMITZ E.Initial experiments on the end-point control of a flexible one-link robot[J].The Interna-tional Journal of Robotics Research,1984,3(3):62-75.

[4]BAILEY T,HUBBARD J J.Piezoelectric polymer active vi-bration control of a cantilever bean[J].Journal of Guid-ance,Control,and Dynamics,1985,8(5):605-611.

[5]潘继,蔡国平.柔性悬臂梁时滞主动控制的实验验证[J].宇航学报,2008,29(2):596-600.

[6]马广富,胡庆雷.挠性航天器姿态机动的主动振动控制[J].哈尔滨工程大学学报,2005,26(5):603-607.

[7]邱志成,谢存禧,张洪华,等.压电柔性机械臂的主动振动控制研究[J].机器人,2004,26(1):45-48.

压电智能复合材料 第2篇

研究压电主动结构振动控制当中传感器/作动器的位置优化问题.从系统的`状态空间方程出发,在系统可控性、可观性Grammian矩阵特征值的基础上来描述性能指标,以控制能量最小化和传感能量最大化作为优化目标,利用遗传算法(GE)进行优化计算,计算过程中对传感器/作动器的位置采用二进制编码加以描述.通过对一压电板结构的仿真计算对该方法进行了验证,优化计算结果与枚举法结果完全相符,从而证明了方法的有效性.

作 者：王威远 魏英杰 王聪 邓年春 邹振祝 WANG Wei-yuan WEI Ying-jie WANG Cong DENG Nian-chun ZOU Zhen-zhu  作者单位：哈尔滨工业大学航天学院,黑龙江,哈尔滨,150001 刊 名：宇航学报  ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF ASTRONAUTICS 年，卷(期)：2007 28(4) 分类号：O482.41 V214.19 关键词：压电传感器/作动器   智能结构   位置优化   遗传算法  

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压电智能复合材料 第3篇

日本理光于2015年5月18日宣布, 开发出了利用压力和振动发电的“发电橡胶”。这种新型材料既像陶瓷压电材料一样拥有高输出功率, 又与高分子树脂压电材料一样具备柔性。理光将面向传感器等用途, 推进这种发电橡胶的实用化。

发电橡胶采用的材料与陶瓷压电材料具有同等的发电特性, 柔性还要高于高分子树脂压电材料。这种材料为柔软的薄膜状, 在重复了数百万次的负荷试验中, 性能也没有劣化。由于这种材料很柔软, 所以容易加工。不过, 材料的详情和实验数据等未公布。

压电智能复合材料 第4篇

混凝土作为当前建筑领域中使用最为广泛的建筑材料,被大量应用到各类建筑物及构筑物的建设。 混凝土材料自身质量与结构安全息息相关。 然而,在施工过程中,混凝土常常会因为养护不足、施工不当等原因导致最终强度低于预期的设计强度,给结构安全埋下隐患。 因此,对混凝土强度进行必要的检测是控制工程质量的重要措施之一。 国内外工程界对于混凝土强度的检测普遍采用回弹法、超声法以及抗压强度试验等方法[1,2,3]。 这些方法虽然使用广泛、技术成熟,但在实际使用过程中也都存在一定的局限性。 如回弹法易受混凝土骨料影响,造成检测结果不准确;超声法所需设备昂贵;抗压强度试验法试块与结构有时不能做到同条件养护。 因此,目前急待一种全新的方法,可弥补传统方法的不足。

近年来,基于压电陶瓷(如PZT)的混凝土健康监测技术成为学术界的研究热点,尤其是利用其对混凝土裂缝损伤开展监测的相关研究已经取得大量的研究成果[4,5,6]。美国休斯敦大学的Song等首次提出压电陶瓷片的“智能骨料”(Smart Aggregate,简称SA)封装形式,并利用其对钢筋混凝土公路桥T型梁进行了裂缝监测试验[7]。 沈阳建筑大学的阎石、孙威等将自制的“智能骨料”运用到各类混凝土构件的裂缝监测中,提出了以监测信号能量值作为损伤识别特征参量的损伤识别方法[8,9,10,11]。 Gu等首次开展基于压电智能骨料的混凝土强度监测试验,证明了方法的可行性[12]。 华中科技大学的王丹生[13,14]等基于压电阻抗法开展混凝土强度监测试验,进行导纳指标与混凝土强度的定量研究。

伴随着基于智能结构的思想发展起来的现场实时在线健康监测技术成果日益突出,使得基于压电智能材料的混凝土强度监测方法成为可能。 为此,研发一种高效、便捷的混凝土强度无损监测的新方法是十分必要的。 本文拟从结构健康监测的角度出发,基于压电波动法,即利用压电智能骨料对混凝土材料状态变化的识别,探索研究一种操作更为方便的混凝土强度监测方法。 通过试验研究,建立混凝土强度指标与监测信号识别参数之间的对应关系。 将其运用到实际工程中,能够起到对混凝土强度进行监控从而达到质量控制的目的,确定在服役结构中混凝土材料的实际强度,对结构的状态及安全具有重要意义。

1 基于压电智能骨料的混凝土强度监测试验

1.1 试验概况

本试验的目的是考察混凝土强度随龄期的增长能否被智能骨料监测信号的变化所反映,以验证基于智能骨料的混凝土强度监测方法的可行性,同时探究混凝土强度指标与监测信号识别参数之间的对应关系。为此,设计A、B两组试验。其中A组试验为混凝土强度增长监测试验。 在该试验中,将智能骨料传感器成对埋入混凝土试件中,其中一枚智能骨料作为信号发射器, 另一枚作为信号接收器,通过监测信号的变化来监测混凝土强度随龄期增长的现象;B组试验为混凝土强度测试试验,将混凝土制作成标准试块,利用压力机测试混凝土试块目标龄期的立方体抗压强度值。 图1 为本试验所用智能骨料的结构示意图和实物照片。 图2 为利用智能骨料对混凝土构件开展强度监测的示意图。

在试验中,混凝土的强度等级分别为C30、C35,A、B两组试验所采用的混凝土均为同批次,且所有试件进行同条件养护。 A组试验所涉及试件如图3所示,试件具体信息详见表1。 B组试验所涉及试块如图4 所示。 本试验的目标龄期为18~672h(18h、24h、40h、48h、60h、72h、96h、120h、168h、216h、240h、264h、336h、408h、504h、528h、600h、672h)。 A组试验从18h开始,每一目标龄期均开展监测。B组试验从72h开始, 每一目标龄期均开展一组(3 块) 混凝土立方体抗压强度试验。

在A组试验中, 分别选用频率为500Hz、1000Hz,幅值为5V的正弦波作为监测信号。 该试验涉及到的仪器包括NI Compact RIO嵌入式数据采集系统[15],压电陶瓷驱动电源以及PC机。其中NICompact RIO嵌入式数据采集系统的NI9263板卡作为信号发射端,其发射的信号经压电陶瓷驱动电源放大后作用于智能骨料信号发射器。智能骨料信号接收器接收到的信号经由NI Compact RIO嵌入式数据采集系统的NI9221板卡采集,并在PC机内的人机交互界面显示。A组试验的试验设备如图5所示。在B组试验中,将混凝土试块置于万能试验机上测试混凝土的强度,如图6所示。在试验中,每到一个目标龄期,通过A组试验采集混凝土试件在该目标龄期下的监测信号能量值。同时,通过B组试验测试该目标龄期下的混凝土立方体抗压强度标准值。为确保试验结果的有效性,试验始终在(25±2)℃的环境中开展。

1.2 试验现象

为便于分析数据,将A组试验获取的监测信号能量值进行归一化处理。 以各工况初始能量值作为基础值,计算各目标龄期的监测信号能量比,即:

式中:RE为某目标龄期对应的能量比;i为某目标龄期Ei为某目标龄期对应的监测信号能量值;E1为初始状态所对应的能量值(即龄期18h对应的智能骨料监测能量值)。 监测信号能量值的定义为:

同理,将B组试验获取的混凝土立方体抗压强度标准值也作归一化处理,即:

式中:RS为某目标龄期对应的强度百分率;fci为某目标龄期对应的混凝土强度;fc28为混凝土28d强度值。

将A组试验数据依据式(1)、式(2)计算出各混凝土试件的能量比,并绘制出两种强度等级混凝土试件的“龄期-能量比”离散点图,如图7、图8所示。从图中可以看出,在各工况混凝土试件强度发展过程中,两种频率的监测信号能量值均表现出随着龄期增长而衰减的现象。这一结果与文献[12]研究结果相一致。压电智能骨料的监测信号能量值之所以能够随着混凝土强度的增长而发生能量衰减,是因为伴随着混凝土强度的增长,混凝土的弹性模量也随之增长,从而导致应力波在混凝土介质中传播的衰减程度逐渐增加。通过对图7、图8观察还发现,在龄期196h前,信号能量值衰减迅速,而后衰减趋势减缓直至稳定。依据B组试验数据计算出两强度等级混凝土的强度百分比,并绘制“龄期-强度百分比”离散点图,如图9所示。从图9可以看出,当混凝土处于龄期196h前,混凝土强度增长趋势明显,而后增长趋势缓和直至稳定。该结果符合已知混凝土强度与龄期之间的对应关系[1]。

综合对比分析监测信号能量与龄期的关系以及混凝土立方体抗压强度与领域的关系发现,混凝土强度的发展与监测信号能量衰减基本同步。上述结果证明了混凝土强度增长与智能骨料监测信号变化之间存在对应关系,可以利用压电智能骨料结合波动分析方法对混凝土强度发展实施有效监测。此外,由图7和图8均可看出,对于同一混凝土强度等级的试件,其尺寸、监测信号频率等差异也会对监测结果造成微小的影响。

2 压电智能骨料监测信号能量值衰减与混凝土强度增长之间的关系分析

进一步分析智能骨料监测信号能量值与混凝土强度之间的对应关系,依据图7、图8 所示"能量比-龄期"离散点图与图9 所示"强度百分比-龄期"离散点图,建立各工况下的"能量比-强度百分比"离散点图,如图10、图11 所示。 从图中可以看出,各工况下的能量比与强度百分比均呈现出较为明显的线性关系。 因此,对图10 和图11 各组数据进行线性拟合,结果详见表2。 对各工况拟合结果的线性拟合优度进行判断,可采用参数RMSE(均方根)与R2(确定系数)。 当RMSE越小,R2越接近1 时,拟合效果越佳[16]。 根据表2 的拟合优度参数,在两种强度等级的混凝土试件中, 可判断试验数据线性度最优的试件是HL2 和HL5。 利用强度百分比与监测信号能量比之间近似的线性关系可对混凝土强度增长情况实施有效监测。进一步对相同频率下、两种不同强度等级的最优拟合结果加以对比,如图12 所示。从图12 可以看出,当混凝土的试件尺寸及信号频率相同时,两种强度等级的拟合结果略有差异。 当两试件处于龄期18h时, 强度等级为C35 的试件强度百分率略大于强度等级为C30 的试件,说明在这一阶段C35 试件的混凝土强度增长速率大于C30 试件。 这一情况也与客观事实相符。 当两试件处于龄期672h,即强度达到100%时, 强度等级为C35 的试件的能量比略小于强度等级为C30 的试件,这说明当两种强度等级的混凝土达到最终强度时,C35 级混凝土的弹性模量大于C30 级。 由前述分析可知,同条件的应力波在弹性模量大的介质中传播,衰减程度更大。 这一情况亦与客观事实相符。 上述结果也证明了本文提出方法具有对不同强度等级混凝土进行监测、对比的可行性。

3 结论

(1)压电智能骨料监测信号能量随混凝土强度增长而衰减, 且二者随龄期的变化趋势基本同步,这表明利用压电智能骨料开展混凝土强度监测具有可行性。

(2)压电智能骨料监测信号能量比与混凝土强度百分比之间呈近似线性关系。

(3)当混凝土试件尺寸及监测信号等相关参数条件相同时,监测结果能够反映出混凝土强度等级的差异。