贴片天线传感器的金属结构裂纹测试仿真和实验研究开题报告

 2024-06-16 16:13:44

1. 本选题研究的目的及意义

结构健康监测(SHM)在保障现代工业设施和基础设施的安全性和可靠性方面发挥着至关重要的作用。

早期发现和识别结构损伤,例如裂纹,对于预防灾难性故障和优化维护策略至关重要。

在众多结构损伤识别方法中,基于贴片天线的无损检测技术近年来受到越来越多的关注。

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来,国内外学者在基于射频技术的结构健康监测领域开展了大量研究工作,并取得了一系列重要成果。

1. 国内研究现状

国内学者在基于贴片天线的裂纹检测方面进行了初步探索。

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括以下几个方面:

1. 主要内容

1.贴片天线传感器设计与仿真分析:根据目标裂纹的尺寸和检测要求,设计合适的贴片天线传感器结构,并确定其工作频率、尺寸参数、材料特性等关键参数。

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、数值仿真和实验验证相结合的研究方法。


首先,通过理论分析,研究贴片天线传感器的工作原理,以及裂纹对天线性能的影响机理。

建立贴片天线传感器与金属结构裂纹之间的电磁模型,推导出裂纹特征参数与天线性能参数之间的关系式。

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面:
1.高灵敏度贴片天线传感器设计:针对特定金属结构和裂纹类型,设计具有高灵敏度的贴片天线传感器,通过优化天线结构、尺寸和材料,提高其对裂纹的敏感程度,实现对微小裂纹的检测。


2.多特征参数融合的裂纹识别:不同于传统方法仅依赖于单一天线参数,本研究将提取多个天线参数的变化特征,如谐振频率偏移、回波损耗变化、Smith圆图轨迹变化等,并采用机器学习算法进行融合,以提高裂纹识别的准确性和可靠性。


3.基于深度学习的裂纹识别算法:利用深度学习技术,构建基于卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)的裂纹识别模型,自动提取天线参数变化特征,并实现对不同类型裂纹的智能识别和分类。

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

6. 计划与进度安排

第一阶段 (2024.12~2024.1)确认选题,了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段(2024.1~2024.2)查询阅读相关文献,列出提纲

第三阶段(2024.2~2024.3)查询资料,学习相关论文

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

7. 参考文献(20个中文5个英文)

1. 魏龙,张蕊,张之江,等.基于微带贴片天线的金属表面裂纹检测[J].电子测量技术,2022,45(12):107-112.

2. 王浩,郭鑫,谢辉.基于谐振频率变化的裂纹电磁检测方法研究[J].电子测量与仪器学报,2020,34(12):160-166.

3. 张健.微带天线传感器金属裂纹检测关键技术研究[D].成都:电子科技大学,2019.

剩余内容已隐藏,您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容!立即支付

以上是毕业论文开题报告,课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。