摘要:针对现有微型振动马达难以兼顾强震感与快速响应的问题，提出了一种压电晶片-叠堆复合式振动马达。首先，振动马达采用压电晶片和压电叠堆串联式振动结构，使压电晶片与压电叠堆实现振动耦合；其次，建立动力学模型，通过Matlab/Simulink软件完成仿真分析，发现利用压电晶片与压电叠堆在系统二阶谐振频率下的协同作用是振动马达同时实现震感强、响应速度快的方法；最后，制作了样机并搭建马达性能测试平台，开展了系列试验研究。结果表明：在频率为335 Hz、电压为50 V_pp正弦波激励下，马达稳态加速度为1.45 g，响应时间为19.9 ms，兼具体积小、震感强、响应速度快等优势；对样机进行了重复性和稳定性试验，表现出较好的可靠性。

摘要:针对全球卫星导航系统（global navigation satellite system， 简称GNSS）动态差分（real-time kinematic， 简称RTK）技术对大跨径桥梁进行动态监测时产生的背景噪声问题，提出了一种改进的变分模态分解（improved variational mode decomposition， 简称IVMD ）联合独立分量分析（independent component analysis，简称ICA）的去噪算法。首先，为自适应确认变分模态分解的分解层数，提出了基于最小模糊熵稳定准则的IVMD算法，并用一组仿真信号验证了该算法的性能优于添加自适应噪声的完备集合经验模态分解（complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise， 简称CEEMDAN）；其次，将IVMD算法用于一大跨径桥梁的GNSS-RTK变形监测数据中进行信噪分离，基于相关系数和自相关归一化特征构造主要噪声分量，与原始监测数据组成ICA的输入矩阵，进行解混降噪，以获得结构最终的振动位移。结果表明，所提的联合算法能够有效削弱GNSS-RTK监测数据中的背景噪声，去噪效果比CEEMDAN、 IVMD和CEEMDAN-ICA更佳，可有效应用于大跨径桥梁的结构健康监测中。

摘要:针对压缩机故障信号微弱、提取特征信息较少、无法挖掘细微特征等问题，提出一种基于广义S变换（generalized S transform， 简称GST）和多尺度空间变换注意力网络（multi-scale spatial transformer attention network，简称MSSTAN）的故障诊断方法。首先，使用GST对原始信号进行预处理，将故障信号转化为二维时频图；其次，通过设置膨胀率为1、2、5的3层空洞卷积模块提取更全面的深层次故障特征信息，并利用MSSTAN对提取的特征进行自适应学习，聚焦重要特征信息；最后，通过全连接层输出故障识别分类结果。针对某往复式压缩机的故障诊断实验结果表明，基于GST-MSSTAN的故障诊断模型能够有效地提取微弱特征，在训练集上的识别准确率达到98.14%，测试集上的准确率达到95.51%，在不同噪声环境下的测试集数据验证了该模型的鲁棒性。

摘要:输电塔的工作环境复杂而恶劣，且受风载等外界激励影响，在大气锈蚀或者疲劳损伤状态下易发生破坏。针对目前输电塔多灾害安全评定研究不足的问题，采用试验测试、理论分析与数值模拟相结合的方式，建立输电塔损伤演化模型，并进行寿命预测。首先，通过锈蚀-疲劳交替试验，得到多因素下输电塔关键构件的弹性模量和截面尺寸退化规律；其次，建立输电塔整体模型，并基于典型地区年平均风速数据计算结构各部分的风振时程响应；最后，更新不同运营时期有限元模型中的截面尺寸、单元损伤和力学性能退化情况，并基于多种时域法和频域法，提出考虑锈蚀-疲劳耦合作用下输电塔综合疲劳寿命评定方法。结果表明，该方法提高了输电塔结构寿命评估的精度。

摘要:针对溢流坝流激振动响应信号易受背景及水流噪声干扰而影响结构动力特性精准识别的问题，提出了一种基于自动奇异值分解（automatic singular value decomposition，简称ASVD）和改进变分模态分解（improved variational mode decomposition，简称IVMD）的溢流坝流激振动响应信号联合降噪方法。首先，基于归一化奇异值差分谱和超参数法，自动确定SVD的有效奇异值界限以自动滤除背景噪声；其次，结合样本熵和红嘴蓝鹊优化算法自适应选取VMD算法关键参数，以解决溢流坝结构密频信息难以分离、信号分量模态混叠严重的问题，并利用相关系数对固有模态分量进行筛选，实现了低频水流噪声的有效滤除；最后，构建了一种基于ASVD-IVMD的溢流坝流激振动响应信号联合降噪方法，并将该方法应用于某实际溢流坝流激振动响应信号降噪之中。结果表明：相较于原信号，所提方法降噪后信号的信噪比提高了5.035倍，均方根误差减少了93.6%，说明该方法具有良好的降噪性能，可为准确获取溢流坝运行动力特性提供有力支撑。

摘要:海上风电机组-塔筒-基础整体结构长期遭受风、浪、流、浮冰等循环荷载的耦合作用，所引发的振动显著影响结构安全与发电效率。为兼顾塔筒内电梯与电缆布置空间，提出一种C型调谐液柱阻尼器（C-shaped tuned liquid column damper，简称C-TLCD）。基于有限元与有限体积耦合方法，建立C-TLCD-风电机组流固耦合动力模型，分析C-TLCD在风、波浪、浮冰等荷载下的减振性能，并与环形调谐液柱阻尼器（toroidal-tuned liquid column damper， 简称T-TLCD）进行对比。结果表明：二者在相同水深下自振频率基本一致；考虑塔筒井方位影响时，C-TLCD控制效率在±5%范围内波动；C-TLCD的控制效率较高，可有效控制循环荷载作用下塔筒顶部的位移、速度、加速度共振响应。研究成果为C-TLCD的工程实践提供了重要支撑。

摘要:针对超声电机启动过程中角速度和角加加速度难以直接准确测量的问题，搭建了一种基于微机电系统（micro electromechanical system，简称MEMS）传感器的新型超声电机启动特性测试平台，设计了包括驱动模块、信号采集模块在内的测试系统。首先，设计了基于直接数字式频率合成器（direct digital synthesis，简称DDS）的信号发生模块、线性功率放大模块、匹配及升压模块和基于MEMS的电机角速度及线加速度采集模块；其次，对采集模块进行Allan方差分析，证明随机误差对数据采集产生的影响；然后，采集不同温度下的传感器数据，利用最小二乘拟合温度漂移曲线消除传感器静态误差，利用快速傅里叶变换（fast Fourier transform， 简称FFT）对时域信号进行频谱分析，选择合适的滤波器消除系统噪声及动态误差，获得准确的角速度和线加速度数据；最后，采用中心差分法对角加速度求微分，得到角加加速度及超声电机启动过程角加加速度瞬态响应曲线。结果表明，该方法可用于寻找超声电机柔顺启动的驱动条件，为超声电机柔顺启动提供理论依据。

摘要:针对涡轮叶片裂纹故障数据少造成叶片样本不均衡，从而影响叶片裂纹诊断精度的问题，提出一种基于深度聚焦动态加权条件变分自编码（deep focal loss based dynamically weighted conditional variational autoencoder，简称DWCVAE-DFL）网络的不均衡叶片裂纹诊断方法。首先，设计了一种深度聚焦损失函数（deep focal loss， 简称DFL），可动态赋予不同健康状态样本不同权重，实现网络对少数类故障样本的聚焦学习；其次，采集不同深度裂纹叶片的三维叶尖间隙（3D-blade tip clearance， 简称3D-BTC）构建不均衡叶片裂纹样本集，通过DWCVAE-DFL网络对不均衡叶片裂纹样本的特征分布进行学习，并利用张量融合网络对不同维度特征进行融合；最后，将融合特征作为SoftMax分类器的输入，对不同深度裂纹进行分类。结果表明，所提方法在不同不均衡比下均表现出良好的诊断效果，优于传统的故障诊断方法。

摘要:针对地铁扣件失效检测判识难度大、效率低的问题，提出了一种基于车致振动响应的地铁扣件失效判识方法。通过建立车-轨-桥动力耦合模型，分析了扣件失效对系统振动响应特征的影响，构建了基于道床垂向振动加速度级的扣件失效判识指标和方法。研究结果表明：随着扣件数量的增加，钢轨垂向位移最大值逐渐增大，曲线形态由W形逐渐趋于近似V形；扣件失效对1/3倍频程振级的影响排序为道床>桥梁>车体；相较于道床横向振动，其垂向振动更有利于扣件失效的判识，但需要在道床左右两侧同时布置测点；提出的扣件失效判识方法与指标可用于判识不同扣件失效位置与两处扣件失效。

摘要:针对岸边集装箱起重机结构尺寸大、应变测试困难以及监测测点少的问题，提出了一种基于数字孪生概念的岸桥钢结构全局应变状态虚拟感知方法。首先，将数字孪生技术应用于岸桥，建立岸桥钢结构的数字孪生系统总体框架，通过建立高精度的孪生模型、数据采集与传输体系、可视化模块等，实现了对岸桥钢结构实时应变状态的监测和分析；其次，通过构建岸桥的有限元模型，并结合面收缩网格简化方法、半径最近邻算法和基于径向基函数的代理模型，使岸桥数字孪生系统能实时、准确地计算和预测岸桥钢结构的全局应变情况；最后，以岸桥小型实验台为例，通过模拟实际岸桥工作状态对比了孪生模型和实验测试数据。结果表明，提出的岸桥应变全景感知方法可以对岸桥钢结构的全局应变状态进行实时监测，更加全面地获取岸桥钢结构应变信息，岸桥小车稳定运行时应变的相对误差低于10%，验证了该方法的有效性。

摘要:针对现有导波结构健康监测方法应用于大尺度结构在线损伤监测中存在的设备繁琐、信号覆盖不足以及大规模数据处理困难等问题，提出了基于稀疏传感的区域协同导波结构损伤监测与程度评估方法。首先，将结构划分为多个监测子区域并布置传感阵列，以降低整体复杂度；其次，通过提取不同区域传感阵列导波响应信号的特征，构建特征子空间，并利用支持向量机在每个特征子空间构建评估子网络，实现子区域局部监测；然后，改进了D-S（Dempster-Shafer， 简称D-S）证据理论，对每个评估子网络的输入进行决策层融合，综合利用多个子区域特征信息，提高对大范围结构损伤程度评估的准确性；最后，通过典型复合材料结构试件进行了实验验证。结果表明，对各子区域支持向量机评估结果进行融合处理后，损伤程度评估的准确率达到97.5%，各损伤程度评估不确定度均小于5%。

摘要:针对电磁混合作动器发生增益故障或恒偏差故障时造成的悬架性能下降问题，提出了一种模式切换容错控制策略。首先，建立了二自由度非线性悬架模型、故障悬架模型、直线电机数学模型及电磁阀减振器多项式模型；其次，设计了自适应观测器来估计悬架状态和故障大小，以簧载质量加速度均方根估计值为模式切换控制器的切换指标，以故障估计值为作动器是否发生故障的判断指标，通过切换工作模式实现容错控制；最后，仿真分析了容错控制前后悬架性能，并开展了台架试验。结果表明：仿真容错控制后簧载质量加速度均方根值相较增益故障、恒偏差故障时分别降低了16.10%和24.79%；试验容错控制后簧载质量加速度均方根值相较增益故障时降低了16.24%；模式切换容错控制策略能够有效改善故障状态下的悬架性能，提高了电磁混合悬架的可靠性。

摘要:针对冲击载荷的定位问题，提出了一种基于模态特征匹配的冲击定位方法。首先，推导了模态常数与结构所受冲击位置的映射关系，设计了一套基于光纤光栅传感的冲击定位实验系统，在该系统冲击定位实验测试前的离线阶段，通过实验模态分析方法得到结构上潜在受冲击位置的模态常数，并以这些模态常数组成的特征向量为基础构造了样本数据库；其次，在冲击定位的实验测试过程中，采用正交多项式拟合方法提取测试信号中的模态常数，并与数据库进行相似度匹配实现定位冲击位置；最后，在铝板结构的12个预设冲击位置分别进行了低采样率下的冲击定位实验，定位出10个位置。实验结果证明了所提出的冲击定位方法在低采样率下的可行性及光纤光栅传感系统在冲击定位领域的应用前景。

摘要:为探究窗户气密性及窗墙连接构造对建筑隔声性能的影响，首先，针对目前建筑隔声研究中鲜有考虑构造界面影响的问题，开展了城轨高架沿线建筑室内外噪声测试；其次，通过实测6处典型工点并获取相应隔声特性，在忽略侧向传声与结构二次噪声的影响下，建立了窗墙组合构建模型；最后，进一步设置缝隙与薄弱层，分别考虑窗户气密性与窗墙连接界面对隔声性能的影响。结果表明：窗型是影响建筑外墙隔声量的主控因素；窗户气密性与窗墙连接界面显著影响建筑外墙对中高频噪声的隔声能力，从而影响其整体隔声性能；设置缝隙后，高频段隔声量显著下降，进一步设置薄弱层后，模拟结果与实测结果更加吻合。通过引入缝隙与薄弱层参数，分析了构造界面对高频隔声的影响，提升了隔声模拟的准确性，研究结果可为城轨交通沿线建筑的隔声设计与优化提供参考。

摘要:针对传统方法对压力容器气体泄漏声学特征提取不足、检测准确率低及结果不够稳定的问题，为了实现真实背景噪声下压力容器泄漏孔径大小评估，提出一种基于随机森林（random forest，简称RF）声学特征优选并结合RF框架和极限学习机（extreme learning machine，简称ELM）的容器泄漏孔径评估方法。首先，提取不同气压大小、不同采样位置下直径在0.1~1.5 mm之间泄漏孔超声信号的时域、频域特征值及梅尔倒谱系数（Mel frequency cepstral coefficents，简称MFCC）；其次，利用RF进行特征重要度排序并提取172个优选特征值；最后，将ELM作为RF的基学习器以提高ELM分类性能，实现亚毫米级别泄漏孔径大小的分类。结果表明：提出的方法能够有效评估泄漏程度且结果稳定，分类准确率可达85.79%； 相比于ELM算法准确率提升2.65%，准确率方差下降0.46，为压力容器气体泄漏检测领域提供一种有效的检测手段。

摘要:针对半主动阻尼减振系统中附加传感器可能造成系统可靠性低、维护成本高等问题，提出一种自传感式可调谐磁性液体阻尼器。首先，阐述了阻尼器的工作原理并推导出阻尼器的固有频率表达式；其次，对阻尼器进行磁场仿真研究，通过实验测试阻尼器的减振性能和自传感性能。结果表明，阻尼器使结构自由衰减振动响应时间减少45%左右，带有阻尼器的结构加速度峰值衰减百分比约为25%，自传感单元所测频率最大误差不超过2%；自传感式可调谐磁性液体阻尼器可以根据振动频率改变电流，从而调节阻尼器的固有频率，扩宽了阻尼器减振频带，为集成半主动阻尼减振和传感系统提供了方法。

摘要:为了减小拱桥吊杆端部特征对索力测试误差的影响，提出基于子结构模型修正的拱桥吊杆索力测试方法。首先，通过现场实测获取吊杆一阶振动频率值；其次，根据吊杆边界条件及端部特征建立三段式吊杆有限元模型，计算一阶振动频率数值解；然后，采用粒子群算法，通过一阶频率实测值与数值解差值最小化得到吊杆索力，并利用吊杆实测振动频率修正吊杆索力；最后，通过数值分析及工程实例对提出方法进行了验证。结果表明：该方法可考虑吊杆端部的影响，根据不同吊杆特征建立不同的有限元模型，实现参数化建模；数值分析及工程实例的最大误差分别为0.20%和5.55%，具有较高的测试精度。

摘要:针对轧机主传动系统多故障同时发生时观测器无法辨识的问题，提出一种基于模型残差与信号分解相结合的故障诊断方案。首先，考虑系统内部等效电流环和非线性摩擦阻尼，建立轧机主传动系统的多故障数学模型；其次，设计迭代学习未知输入观测器（iterative learning-unknown input observer， 简称IL-UIO）用于系统故障检测，并引入Lyapunov理论和线性矩阵不等式来证明所提观测器的收敛性；然后，将观测器产生的耦合残差信号作为原始信号，使用连续变分模态分解（successive variational mode decomposition， 简称SVMD）对其进行处理，计算分量的能量熵和模糊熵，并利用支持向量机对熵特征进行多故障辨识；最后，对2 030 mm冷轧机组进行了数值模拟。仿真结果表明，IL-UIO方法能够快速跟踪系统，电机角速度估计误差小于0.27%，利用SVMD熵特征可以准确识别故障类型。

摘要:非共振型压电驱动器定位精度高且易于控制，但其工作行程小，驱动效率相对较低。针对此问题，提出了一种具有两级放大机构的非共振型压电驱动器，其采用菱形-杠杆放大机构设计，结构简单。首先，阐述了压电驱动器的工作原理，通过放大压电叠堆的输出位移增加工作行程；其次，合成两个正交的压电叠堆产生的位移，生成斜线轨迹，并实现双足交替驱动导轨，提高了驱动效率；然后，对压电驱动器的结构进行了有限元静力学分析和模态分析，分别验证了放大倍数和结构的应力，并得到驱动器定子的1阶固有频率；最后，加工制作了实验样机。实验结果表明，所设计的压电驱动器能够将压电叠堆的单侧工作行程从10 μm放大到117.27 μm，在135 V、60 Hz激励条件下的驱动速度为744.77 μm/s。

摘要:航空发动机转子系统拉杆螺栓连接结构复杂，其振动信号含有复杂非线性成分，而时频分析方法需将系统进行线性化假设，很难分析其非线性成分特征。针对此问题，采用了单重分形方法。首先，计算不同状态信号的先验数据关联维数，建立先验区间；其次，计算未知状态的关联维数从而完成归类；最后，通过经典Lorenz仿真系统和航空发动机转子螺栓连接结构的松动状态识别对该方法进行验证。结果表明，传统GP（Grassberger-Procaccia，简称GP）算法求取关联维数时需对无标度区间进行人为选取，造成选取结果的主观性和随机性，采用密度峰值聚类算法进行优化可实现无标度区间的自适应选取，提升识别准确率。

摘要:传统的单传感器控制算法由于阻尼力的跳跃易导致车身加速度发生高频抖振现象。针对此问题，首先，建立了二自由度模型，设计了一种平滑单传感器控制算法，使得输出的阻尼力更为平缓；其次，为使算法可以根据车辆和路面不同灵活调节，在算法中引入2项可调参数，并使用粒子群优化算法（particle swarm optimization， 简称PSO）进行参数优化，以保证算法在各工况下的性能；然后，在随机激励和冲击激励路面工况下，运用Matlab/Simulink软件进行仿真；最后，在B级路面80 km/h车速和减速带工况下进行1/4台架试验。仿真和试验结果表明：在B级路面各车速下，平滑单传感器控制算法的车身加速度均方根值较原单传感器控制降低4.1%，冲击激励下的振动计量值降低5.4%；台架试验中平滑单传感器算法的加速度均方根值较单传感器算法降低约14.5%，减速带路面下的振动计量值降低5.0%；提出的算法能显著降低车身加速度，并避免系统的高频振动。

摘要:针对声能收集器存在发电功率低的问题，提出了一种利用二阶多腔式亥姆霍兹共振器的声能俘获结构。首先，由第1阶亥姆霍兹共振腔体内壁上串联多个亥姆霍兹共振腔，并在各腔底固定压电陶瓷组成，扩宽了共振频带，提升了吸声效果；其次，多个亥姆霍兹共振腔共振吸收外界声能，压电陶瓷将声能转化为电能；最后，在85 dB声压级的激励条件下进行发电功率测试实验，并将结果与单阶多腔式声能俘获结构进行了对比。有限元分析及实验结果表明：设计的声能俘获结构在416 Hz和443 Hz分别达到亥姆霍兹共振峰值，吸声效果良好；该声能俘获结构输出功率高于单阶多腔式声能俘获结构，在440 Hz时峰值输出功率可达0.585 mW；当负载电阻为125 kΩ时，最佳输出功率可达0.604 mW。

摘要:穿透式空气耦合超声在复合材料部件的检测中应用广泛，但对于复杂曲面的复合材料，在进行穿透式超声检测时，难以保证激励与接收探头的中心连线与工件的法线处于同一直线上。针对此问题，提出了基于复杂曲面三维数学模型的多轴机械手轨迹规划算法，实现14轴联动的双机械手同步穿透检测。首先，对于复杂曲面工件使用光学传感器，配合机械手等运动模块，采集得到复杂曲面轮廓数据；其次，拟合获得了工件的三维数学模型；然后，运用三维数学模型以及梯形插值进行运动的加减速规划与插补，分别计算2个机械手的运动姿态，并分解到2个机械手上进行反解，得到完整的运动轨迹；最后，采用双机械手分别夹持空气耦合激励与接收探头对复杂曲面工件进行穿透式超声C扫描检测，进而评价复杂曲面工件内部结构的完整性。实验结果表明：该系统实现了对复杂曲面的自动化穿透超声检测，检测速度最高可达50 mm/s，检测精度最高为0.5 mm；在预制有直径3 mm圆形贴片和边长5 mm直角三角形贴片的复合材料工件上，生成的C扫描图像清晰显示出圆形和三角形缺陷，位置与实际工件一致，验证了所提方法的有效性和准确性。

摘要:基于振型的结构损伤识别方法具有直接定位损伤的优势，但振型空间分辨率低，识别精度易受噪声干扰。针对此问题，提出一种基于机器视觉与尺度空间的结构损伤定位方法。首先，提出了基于光流算法的结构振动响应视觉测量方法，对结构振动响应和振型进行高空间分辨率测量；其次，提出了融合小波变换（wavelet transform，简称WT）-Teager能量算子（Teager energy operator，简称TEO）-振型曲率（mode shape curvature，简称MSC）的损伤特征尺度空间识别方法，并结合贝叶斯融合算法，对结构损伤位置进行定位；最后，从振动响应测量精度、损伤定位精度以及鲁棒性等角度对所提方法进行了试验验证。结果表明，相较于现有的损伤定位方法，所提方法具有较高的损伤识别准确率和噪声鲁棒性。

摘要:针对现有柔性瓣膜阀压电泵存在体积大、安装困难以及性能不佳等问题，提出了一种易于小型化且方便安装的腔底一体式柔性瓣膜阀压电泵。首先，阐述了该泵的结构及无阀和有阀两种状态的工作原理；其次，制作了泵样机；最后，进行了去离子水和血液的运输试验。结果表明：运输去离子水时，该泵的输出性能优于现有柔性瓣膜阀压电泵；在驱动电压为300 V_pp时，最大流量和压力差可达到61.26 g/min和4.98 kPa，工作状态随驱动电压的增加逐渐由无阀状态转变至有阀状态；该泵模拟血液运输的最大流量和压力差分别为40.90 g/min和3.57 kPa，且血液运输后对红细胞与血小板的破坏程度小。

摘要:针对现有轴承故障诊断方法难以兼顾振动特征的低阶局部拓扑关系与高阶跨频带关联，且多层特征融合过程中易引入冗余信息的问题，提出基于双向交叉注意力的渐进式混合图–超图卷积网络（progressive hybrid graph-hypergraph convolutional network，简称PHGHCN）方法。首先，利用多尺度K近邻构建渐进式图和超图，设计双分支网络分别提取特征；其次，通过双向交叉注意力机制实现特征对齐交互与自适应融合；最后，在凯斯西储大学（Case Western Reserve University，简称CWRU）数据集及JL-501数据集上进行了验证。结果表明：PHGHCN准确率分别达100%和98.29%；相较于图卷积网络（graph convolutional network，简称GCN）等模型，所提方法通过协同建模低阶拓扑依赖与高阶群体关联，增强了特征互补性，提升了故障模式的可分性，在准确率与稳定性上具有整体优势。

摘要:高速列车转向架中轴箱轴承的时域信号复杂且干扰显著，为了实现从中提取有效故障信息，构建了一种改进的稀疏表征分析框架，并提出一种融合快速迭代滤波和字典学习机制的自适应稀疏特征提取算法。首先，将仿真信号和试验信号的处理结果进行了对比；其次，引入循环提取策略，使得算法具备识别多种并发故障特征的能力；最后，在该框架中设计了多种自适应筛选准则，进一步增强了稀疏表征方法在故障特征提取过程中的灵活性和适应性。结果表明，所提算法在故障特征原子学习的鲁棒性方面相较传统字典学习模型有显著提升，验证了算法的有效性。

摘要:针对激光超声技术在结构健康监测中由于采样位置的物理限制和环境噪声干扰导致波场数据不完整的问题，提出了一种基于物理信息神经网络（physics-informed neural networks， 简称PINNs）的方法，用于从有限的稀疏波场数据中重构完整的波场信息。首先，结合激光超声的物理特性，采用PINNs模型将波动方程作为物理约束嵌入神经网络中，通过将物理规律与数据驱动的模型相结合，实现对不完整波场的高精度重建；其次，通过设计有效的损失函数，对波动方程残差与采样数据的拟合误差进行优化，确保网络在低采样率下仍能准确捕捉到波场的特征。实验结果表明：在1%的采样率下，PINNs方法能够重建出完整波场，且重建精度达到91%以上；该方法在噪声干扰条件下也表现出了较强的鲁棒性，能够有效抑制噪声的影响，提高重建的精度。

摘要:针对无人机（unmanned aerial vehicle，简称UAV ）撞击工况下风挡玻璃的耐撞性进行了系统的试验研究，重点分析了不同撞击速度及贴膜对风挡玻璃损伤行为的影响。试验以大疆Mavic 2 pro无人机为研究对象，设计了涵盖15~50 m/s的多个速度等级，分别对未贴膜及贴膜汽车风挡玻璃以及高铁侧风挡玻璃进行了撞击试验。结果表明：随着撞击速度的提升，风挡玻璃的裂纹区域直径和凹陷深度显著增加，损伤程度逐步加重；贴膜导致了应力集中，降低了玻璃的损伤阈值，促进了裂纹的早期产生和扩展；与汽车风挡玻璃相比，高铁侧风挡玻璃表现出更优异的耐撞性。研究成果为无人机撞击安全评估及风挡玻璃防护设计提供了试验数据和理论支持。

摘要:准确测量管路元件在充液状态下的声阻抗是充液管路系统声学设计的关键环节，而声阻抗试验中管内残留气体的存在对测试结果有显著影响。针对这一问题，以具有理论解的直管声阻抗为分析对象，通过数值仿真，系统探究了气体存在形式及分布位置对声阻抗特性的影响。数值分析表明：离散气泡及气层会使声阻抗整体小于理论解，而且在高频处存在不合理的波动，气体含量越高，声阻抗起始波动频率越低，声阻抗偏离理论解越大；相同体积含量的残余气体对横置式声阻抗测量影响较大，而对竖置式声阻抗测量几乎没有影响。基于上述分析提出2种优化方案改善试验时气体对声阻抗测量的影响，并采用末端堵塞法开展试验研究验证数值分析结论。结果表明：经提出的排气方案处理后，横置式声阻抗测试结果与理论解的整体吻合度明显提升，但在100 Hz以上频段仍存在局部波动；提出的竖置式声阻抗测量方案测量结果与理论解吻合良好，与数值分析结论一致。