风洞实验中飞行器表面的摩擦力不足空气压力的0.1%, 对于小面域、小量程的表面摩擦力测量, 存在准确性与力天平可靠性相悖的矛盾。因此, 基于杠杆原理及石英的压电效应, 该文设计了一种对毫牛级表面摩擦力放大测量的二维力压电传感器, 并通过静态标定实验和动态脉冲激励实验分别评价其测试性能。实验表明, 该传感器量程可低至50 mN, 非线性误差和重复性误差均小于1%, 固有频率为2 428 Hz, 满足风洞试验中表面摩擦力的测量需求。

基础工程施工的安全性常以基坑稳定性为前提, 而土壤的含水率是边坡稳定性的关键因素。但是, 土体内部含水率的观测困难, 很难实时了解土体内部水分的变化情况。目前对土壤含水率进行监测的方法较少, 故而迫切需要一种对土体结构含水率进行实时监测的方法。该文通过制作简易土箱, 利用压电智能骨料并结合压电波动法对土箱内土壤进行含水率监测, 获得了不同含水率下的压电信号及小波包能量。基于小波包分析方法发现, 压电信号幅值及对应的小波包能量指数与土壤含水率呈正相关关系, 且土壤含水率越大, 小波包能量指数的上升速率越慢, 并在其含水率接近饱和时基本不再变化, 验证了该土壤含水率监测方法具有良好可行性。

针对弹丸爆炸中冲击波威力测量受传感器特性及测量环境影响的问题,提出了一种利用高速录像机进行摄影测量与数据处理的方法,分析了纹影摄像的基本条件及冲击波成像过程,建立了测量模型、误差分析模型,通过将测量数据与压电传感器测量数据进行比对,验证了爆炸冲击波高速纹影测量方法的有效性,实现了冲击波流场的可视化,建立了测量模型及误差分析模型,等效TNT当量相当误差优于10%。经过实际验证,该方法具有可行性和较好的精度,实现了冲击波威力自由空间测试。

针对四点支撑结构的压电式六维力传感器线性度差, 维间耦合严重的问题, 提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的解耦算法。分析了耦合产生的主要原因, 建立了RBF神经网络模型。通过对六维力传感器进行标定实验获取解耦所需的实验数据, 并对实验数据进行处理。 然后采用RBF神经网络优化传感器输出系统的多维非线性解耦算法, 解耦出传感器的输入输出映射关系, 得到解耦后的传感器输出数据。对传感器解耦后的数据分析表明: 采用RBF神经网络的解耦算法得到的最大Ⅰ类误差和Ⅱ类误差分别为1.29%、1.56%。结果显示: 采用RBF神经网络的解耦算法, 能够更加有效地减小传感器的Ⅰ类误差和Ⅱ类误差, 满足了传感器两类误差指标均低于2%的要求。该算法有效地提高了传感器的测量精度, 基本解决了传感器解耦困难的难题,

为了研究激光冲击高应变率下2024铝合金表面的动态应力-应变特性,采用PVDF压电传感器和STSS-1应力检测模块对脉冲激光作用下2024铝合金表面的动态应变进行了测量,并对各自检测结果进行了对比分析.结果表明,2024铝合金在激光冲击高应变率作用下动态屈服强度与静力拉伸条件下静态屈服强度接近;在动态应变测量中PVDF压电传感器的响应与灵敏度均优于STSS-1应力检测模块,不仅可以有效应用于脉冲激光诱导材料表面动态应变的实时测量,还可以用于对STSS-1应力检测模块的检测结果进行修正,同时实验使用的2024铝合金的动态屈服强度在220 MPa左右.

为研究脉冲激光冲击波诱导2024铝合金表面的动态应变特性，采用脉冲激光对2024铝合金试样表面进行冲击，并利用聚偏氟乙烯(PVDF)压电传感器测量了脉冲激光作用下2024铝合金表面的动态应变，建立了脉冲激光冲击波加载2024铝合金表面的动态应变模型，并通过试验数据对该模型进行了分析验证。研究结果表明，通过调整脉冲激光的作用参数可以控制激光冲击波与表面波不产生耦合；2024铝合金在激光冲击波诱导高应变率作用下的动态应力应变关系曲线与在静力拉伸条件下的静态应力应变关系曲线类似；脉冲激光冲击波加载2024铝合金表面动态应变的模型与试验结果一致。

针对弹性体式六维力/力矩传感器存在的技术瓶颈, 提出了一种新型平板式压电六维力/力矩传感器。首先, 介绍了传感器的结构和工作原理, 提出了两种石英晶片组布置方案。然后, 推导了两种布置方案的传感器的数学模型, 并建立了有限元模型, 仿真得到了两种结构传感器输出的电荷灵敏度、维间干扰、固有频率等重要参数, 确定了石英晶片组相对合理的布置方式。最后, 对传感器进行了静态和动态标定。研究结果表明: 传感器结构简单合理、仿真分析方法和数学模型正确, 固有频率>25 kHz, 使用退耦矩阵后传感器的维间干扰<3%, 基本满足传感器的设计指标。