马尾松胶合木表面声发射信号各向异性传播规律

针对木材各向异性所导致的同一声发射(acoustic emission,AE)源在不同方向上传播速率各异的问题,研究了同一AE源在4个不同方向上发出的AE信号波形特征和传播速率随角度变化的规律。首先,采用0.7mm铅芯折断方式模拟声发射源,在马尾松胶合木表面沿纹理方向顺时针每隔15°,通过采样频率为500 k Hz的四通道高速采集系统收集原始AE信号。然后,基于小波分析的方法从原始信号中重构AE信号波形,根据小波变换原理和AE传感器的分辨范围,采用daubechies小波进行5层小波分解,在分析各层高频细节信号时频域特征的基础上进行AE信号波形重构。最后,利用信号相关性分析的方法确定AE信号,通过2个传感器的时差,进而采用时差定位法计算AE信号的传播速度。对于不同方向的AE传播速率,通过多项式拟合的方法,提出AE传播速度随角度变化的函数关系。     

马尾松胶合木胶层对声发射信号传播特性的影响

采用NI高速采集设备构建木材声发射信号采集平台,通过铅芯折断的方式在马尾松胶合木表面模拟产生AE源。然后对采集的原始信号进行5层小波分解并重构AE信号波形,进而获得AE信号的时频域特征。最后,根据信号相关性分析和时差定位方法,研究AE信号沿胶接横纹和指接横纹方向上的传播速率。研究表明,AE信号在胶合木表面传播时,AE信号中频率较低的成分在通过胶层时能量衰减更加显著,并且在胶接横纹和指接横纹方向上的传播速率存在明显差异,进一步指出指接胶层对信号传播速率的影响比胶接胶层更明显。     

依据瞬时频率的木材损伤过程声发射信号辨识

针对木材损伤断裂过程中声发射(AE)信号识别的问题,提出一种基于瞬时频率的AE信号辨识方法。首先,采用三点弯曲的方式对马尾松试件做损伤试验,利用采样频率为500 kHz的4通道NI USB-6366采集卡收集原始AE信号。然后,通过小波分析的方法对采集的原始信号降噪处理,并对降噪后的信号进行频率分析,再根据频率范围及产生原因的不同定义了两类AE信号。最后,通过Hilbert变换分别获得两类AE信号的瞬时频率,并统计两类AE事件频率。试验结果表明,基于瞬时频率统计的AE事件频率能够客观反映试件的应力水平,同时,木材损伤过程中主要产生断裂AE和变形AE信号,且断裂AE信号的频率范围明显高于变形AE信号的频率范围。     

芋螺毒素Lv68的一步氧化及其对乙酰胆碱受体的阻断活性

本研究通过固相合成法合成芋螺毒素Lv68线性肽,研究并优化了其主要异构体的一步氧化折叠条件,并通过电压膜片钳技术对主异构体产物进行了多种乙酰胆碱受体亚型（α3β4,α6β4,α4β2,α9α10,α1β1γδ,α1β1δε nAChRs）的活性测试,旨在为以烟碱型乙酰胆碱受体为靶点的先导药物分子的发现奠定基础,同时为该类其他芋螺毒素的氧化折叠方法、生物活性研究以及深入开发利用提供参考和借鉴。结果表明,芋螺毒素Lv68的一步法氧化折叠最优条件为反应体系组成为0.1 mol·L?1 Tris-HCl,1 mmol·L?1 EDTA,GSH/GSSG 1 mmol·L?1/1 mmol·L?1,线性肽浓度为50 μmol·L?1,反应时间为2 h,产率高达18.14 %,Lv68折叠肽在1 μmol·L?1浓度下对α9α10 nAChR具有较好的阻断作用（阻断率约80%）。本研究明确了芋螺毒素Lv68的一步氧化折叠条件,证实了Lv68对α9α10乙酰胆碱受体亚型具有阻断活性,拓宽了含半胱氨酸框架III的M超家族芋螺毒素的作用靶点范围。     

应用小波分析法对马尾松胶合木表面声发射信号特征检测

针对胶合木损伤的声发射(AE)无损检测问题,研究胶合木表面AE信号波形特征及其沿顺纹和横纹方向的传播规律。首先,采用铅芯折断的方式在马尾松胶合木表面产生人工AE源,通过采样频率为500 k Hz的4通道高速采集系统收集原始AE信号。然后对采集的原始信号进行5层小波分解,通过对各层高频信号的分析获取AE信号的频域特征并进行AE信号重构。最后,根据信号相关性分析和时差定位方法研究AE信号沿顺纹和横纹方向的传播速度。试验结果表明AE信号在胶合木表面传播时,不仅信号幅值明显衰减,而且信号频率也会发生改变,并且AE信号在顺纹和横纹两个方向上的传播速度存在明显差异。     

基于小波与相关性分析的木材声发射源直线定位算法改进

为研究木材损伤过程中声发射(acoustic emission,AE)信号源定位问题,提出了一种基于小波和信号相关性分析的木材表面AE源直线定位方法。首先,采用NI高速采集设备和Lab VIEW构建双通道的AE信号采集系统,并设定采样率为500 k Hz。然后,通过5层小波分解的方法对原始AE信号进行降噪处理后重构AE波形,分别采用信号相关性和最大值分析方法确定AE信号在2个固定传感器之间的传播时差,并由此计算AE信号的传播速度。最后,在距原点150和200 mm处设置2个人工AE源,针对不同方法所确定的传播速度,采用基于时差的直线定位算法进行AE源定位。试验结果显示,对于原始AE信号采用信号相关性和最大值分析后,两处的定位相对误差分别为40%,32%和28%,15%。对原始AE信号进行小波降噪重构后,相应的相对误差分别为2%,26%和1%,11%。因此,对原始AE信号进行小波处理后,再基于相关性分析方法计算AE传播速度,能够明显提高AE源定位算法精度。