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Lamb波因其具有传播距离长、能量衰减小、检测范围广、对板状结构中裂缝、孔洞、分层等小损伤十分敏感的特点,而被广泛应用到结构健康监测与无损检测领域。Lamb波检测主要是利用结构的损伤散射信号特征(时间、幅值)来进行损伤识别,通常结构损伤信号是利用当前采集信号与结构健康状态下的数据相减得到,但是这种与基线数据作比较的方法容易受到外界环境和操作条件变化的影响,使得损伤检测结果存在较大误差。因此,实现结构的无基线损伤识别已成为健康监测领域中的一个重要研究内容。本文利用主动传感网络和时间窗函数直接获取结构损伤散射信号,从而消除对基线数据的依赖,并通过波束成型技术与概率成像方法对板状结构进行损伤识别。论文具体工作如下：首先,对Lamb波理论进行了介绍,绘制了铝板的相速度与群速度频散曲线。利用有限元软件ABAQUS建立了Lamb波在铝板中的传播模型,对Lamb波基础模态的选择性激励进行了研究,分析了S0和A0模态与损伤相互作用产生的散射现象。介绍了波束成型算法的基本原理,并对该定位算法的抗噪性和波速不敏感性进行了分析。然后,开发出了一种基于波束成型技术的Lamb波无基线损伤识别方法。该方法利用激励-回波模式的主动传感网络与矩形时间窗函数获取结构损伤散射信号,无需基线数据作参考；并通过波束成型定位成像方法识别铝板孔洞损伤。采用数值模拟与实验对所提出方法的有效性进行了验证。利用波束成型技术对具有特定方向的裂缝进行了识别,并对裂缝的方向进行了定性估计。采用时间反转聚焦原理与希尔伯特变换提取损伤信号的时间特征,根据损伤区域估计算法对铝板孔洞损伤的尺寸进行了有效估计。最后,又开发出了一种基于概率的Lamb波无基线损伤识别方法,该方法采用主动传感网络与时间窗函数提取损伤信号,再利用连续小波变换计算损伤信号的时间特征,最后根据双曲线概率成像算法对结构进行损伤定位成像。采用数值模拟和实验方法对提出的概率成像方法进行了验证,结果显示该方法成像清晰,能够有效地识别损伤。