摘要：为优化用于螺栓预紧力监测的压电式振动传感器结构参数,增大输出响应并优化其动态性能,提出以压电片最大等效应变、10 Hz传感器固有频率和传感器最小质量为优化目标,将响应面法(response surface methodology,RSM)与多目标遗传算法(multi-objective genetic algorithm,MOGA)相结合的设计方法。选取质量块厚度、悬臂梁和压电片的长度、宽度和厚度作为设计要素,采用最佳空间填充设计实验方案,构建标准响应面模型,并基于MOGA得到传感器的最佳结构参数组合,最后根据优化结果进行数值模拟验证。结果表明:优化后的悬臂梁和压电片结构尺寸分别为100.0 mm×45.0 mm×0.7 mm、45.0 mm×18.0 mm×0.7 mm,质量块厚度为15.0 mm,传感器结构谐振频率减小为9.49 Hz,输出响应增大了6.39%。该优化设计可用于螺栓预紧力的监测。

摘要：为解决传统影像检查无法实时检测骨折愈合状态,以及植入式检测方法手术难度大、可能引起排斥反应的问题,设计了一种基于压电振动传感器的骨折愈合状态模拟实时检测系统。该系统主要包括5个部分:骨折愈合状态模拟、振动模块、振动信号调理模块、单片机控制模块和上位机。通过模拟环境采集骨折愈合状态的振动信号,然后通过单片机控制模块传输至上位机进行处理并实时检测。同时,对比分析朴素贝叶斯、决策树和随机森林集成学习几种不同算法在检测分类效果上的差异。结果表明,使用随机森林集成学习算法进行骨折愈合状态模拟的检测分类,响应时间不超过0.2 s,准确率达98.2%,这不仅保证了系统的实时性,而且提高了系统检测分类的准确性。