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dc.contributor.author林夆澤en_US
dc.contributor.authorFerng-Tzer Linen_US
dc.contributor.author尹慶中en_US
dc.contributor.authorChing-Chung Yinen_US
dc.date.accessioned2014-12-12T02:16:00Z-
dc.date.available2014-12-12T02:16:00Z-
dc.date.issued1995en_US
dc.identifier.urihttp://140.113.39.130/cdrfb3/record/nctu/#NT840489053en_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11536/60971-
dc.description.abstract本文應用小波轉換探討複合材料層板的音洩源平面定位方法,以及辨識層 板內部缺陷形成或成長所產生之音洩訊號,前者使用墨西哥帽母小波,後 者採用高斯脈衝母小波函數。本研究以脈衝雷射模擬平版的音洩源,再以 共振式壓電探頭於平板上三個不同位置,感測相同的音洩事件;經過連續 小波轉換分析,獲得音洩事件抵達各個探頭的波程時距差,並利用簡單體 法完成音洩源的平面定位,實驗結果與實際音洩源位置極為吻合。本研究 復以倒傳遞類神經網路,辨識複合材料層板纖維斷裂與橫向母材裂縫兩種 破壞之音洩訊號。纖維斷裂之音洩訊號取自於[0]4複材試片之單軸拉伸試 驗,橫向母材裂縫的訊號則取自[90]8 複材試片的三點彎曲試驗。原始音 洩訊號經離散小波轉換處理後,應用圖形辨識的概念,以轉換係數之峰值 所對應的尺度參數和時間延遲作為網路的輸入值,辨識的結果相當不錯。zh_TW
dc.language.isozh_TWen_US
dc.subject小波轉換;類神經網路;簡單體法;音洩zh_TW
dc.subjectwavelet transform;neural network;simplex method; acoustic emissionen_US
dc.title小波轉換於平版音洩研究之應用zh_TW
dc.titleSome Applications of Wavelet Transform in Acoustic Emission of Platesen_US
dc.typeThesisen_US
dc.contributor.department機械工程學系zh_TW
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