Among different types of fasteners used in multiple industries, the bolted connection attracts the most attention due to its low costs and ease of operation. However, bolt failures may induce severe catastrophes if not timely detected. One of the most common bolt failures is bolt corrosion (especially at the bolt head), and bolt head corrosion can significantly affect the mechanical performance of the bolted connection and even the entire structure. So far, no relevant investigations have been conducted to detect multi-bolt head corrosion, and thus the author applies the linear and nonlinear acousto-ultrasonic methods to attempt to solve this problem for the first time. Notably, this paper’s main contribution is that two new shapelet-based acousto-ultrasonic methods, i.e. shapelet-based active sensing and shapelet-based vibro-acoustic modulation (VAM), are developed by utilizing the concept of time-series shapelets. Compared to existing approaches such as entropy-enhanced acousto-ultrasonic methods, the proposed shapelet-based active sensing and shapelet-based VAM can achieve better detection performance. Finally, by conducting a multi-bolt head corrosion test, the effectiveness of the proposed methods is verified. Overall, the proposed methods can provide a new direction for researching bolt corrosion identification, and they can also contribute to the development of structural health monitoring, e.g. the detection of other structural damages in future work.

在多个行业使用的不同类型的紧固件中，螺栓连接因其低成本和易于操作而备受关注。然而，如果不及时发现螺栓故障，可能会导致严重的灾难。最常见的螺栓故障之一是螺栓腐蚀（尤其是螺栓头处），螺栓头腐蚀会显着影响螺栓连接甚至整个结构的机械性能。迄今为止，尚未对多螺栓头腐蚀的检测进行相关研究，因此笔者首次应用线性和非线性声超声方法来尝试解决该问题。值得注意的是，本文的主要贡献是提出了两种新的基于 shapelet 的声超声方法，即 基于 shapelet 的主动传感和基于 shapelet 的振动声学调制 (VAM) 是利用时间序列 shapelet 的概念开发的。与熵增强声超声等现有方法相比，所提出的基于shapelet的主动感知和基于shapelet的VAM可以实现更好的检测性能。最后，通过进行多螺栓头腐蚀试验，验证了所提出方法的有效性。总的来说，所提出的方法可以为研究螺栓腐蚀识别提供一个新的方向，它们也可以有助于结构健康监测的发展，例如在未来的工作中检测其他结构损坏。提出的基于 shapelet 的主动感知和基于 shapelet 的 VAM 可以实现更好的检测性能。最后，通过进行多螺栓头腐蚀试验，验证了所提出方法的有效性。总的来说，所提出的方法可以为研究螺栓腐蚀识别提供一个新的方向，它们也可以有助于结构健康监测的发展，例如在未来的工作中检测其他结构损坏。提出的基于 shapelet 的主动感知和基于 shapelet 的 VAM 可以实现更好的检测性能。最后，通过进行多螺栓头腐蚀试验，验证了所提出方法的有效性。总的来说，所提出的方法可以为研究螺栓腐蚀识别提供一个新的方向，它们也可以有助于结构健康监测的发展，例如在未来的工作中检测其他结构损坏。