复合材料风电叶片细观失效准则及其损伤演化

针对复合材料风电叶片在实际使用过程常常出现损伤的问题,提出一种基于细观失效准则的复合材料细观损伤分析模型。采用通用单胞模型(Generalized method of cells,GMC)对具有周期性的单向复合材料层合板进行细观建模,并且引入基于Huang模型的细观失效准则和刚度退化准则,从细观层面上分别对纤维和基体的失效模式进行表征,对4种单向复合材料层合板的渐进损伤过程进行数值模拟。在试验验证过程中,先对两种不同状态(含损伤和无损伤)的复合材料风电叶片进行了静力加载试验,采用光纤光栅传感器监测损伤对风电叶片应变的影响;然后通过典型的单向层合板的拉伸破坏试验得到的应变曲线来验证本算法的有效性。结果表明:当复合材料风电叶片中存在损伤时,将降低其承载能力,并且应变值变化明显,可以通过应变来监测叶片的健康状态;提出的模型能够通过得到的应变曲线准确地预测单向复合材料层合板的力学性能和破坏强度值。     

基于布拉格光纤光栅的碳纤维壁板损伤监测研究

针对大型的碳纤维复合材料机翼盒段壁板结构,提出使用光纤布拉格光栅测量结构应变场分布,通过神经网络判别结构损伤的方法,对典型的飞机碳纤维复合材料盒段壁板结构进行健康监测研究。研究了损伤对机翼盒段壁板结构应变场的影响,研究结果表明,光纤布拉格光栅作为传感器可以较好地应用于航空材料的结构健康监测中,采用神经网络的判别方法可以较准确地判别出结构损伤的位置和程度。     

复合材料层板OFDR分布式光纤冲击判位方法研究

基于复合材料的航空航天器结构在服役过程中受到外界物体冲击易造成损伤,常规光纤Bragg光栅冲击监测模式需要借助大量试验建立冲击响应样本库,不仅工作量大,还会影响被测结构力学性能,甚至造成预先损伤。为此,提出了一种基于应变幅值非线性加权原理的复合材料层板结构分布式光纤冲击位置辨识方法,通过提取结构应变响应幅值作为特征量,结合无需先验样本的非线性加权原理实现冲击载荷位置辨识。借助有限元数值仿真,模拟得到冲击载荷作用下复合材料层板结构应变响应与分布特征,并根据仿真结果对该辨识方法加以验证。构建了基于高空间分辨率分布式光纤传感器的冲击监测系统,平均定位误差约为8.44 mm。研究表明,所提方法具有便于集成、通用性强以及无需构建样本库等特点,能够为航空航天器结构健康监测、寿命评估和快速维护提供技术支撑。     

基于声发射检测的能量释放率预测多向复合材料层合板的分层机理

针对复合材料压力容器的损伤在线监测问题，利用应变能释放率对双悬臂梁标准试验过程中的复合材料分层损伤机理进行了研究。为此，制备了铺设角度分别为0°,30°,45°和60°的不同界面纤维取向24层玻璃/环氧复合材料层合板，利用声发射技术检测多向复合材料层合板的损伤机理(结合显微可视化技术),证实了应变能释放率可作为预测复合材料分层损伤的判据；发现声发射参量可以较早地预测层合板的损伤。由此，提出了一种通过声发射参数代替原本测量裂纹长度的计算方法来预测分层损伤的方法。结果表明，该方法与传统测量计算方法相比，可以更早地监测层合板的损伤。     

用于复合材料蒙皮的FBG正交传感网络研究

为了实现对复合材料蒙皮的结构健康监测与损伤识别,本文在对光纤布拉格光栅(FBG)应变传感器理论分析的基础上,结合CFRP材料特性和波分复用技术设计了一种由16个FBG传感器构成的光纤光栅正交传感网络布局,对碳纤维复合材料(CFRP)蒙皮进行相关准分布式传感网络研究。通过对复合材料中心位置进行逐级加载实验,并提取中心波长漂移量做相关性分析,证明了正交对称FBG传感网络对CFRP蒙皮进行结构健康监测的可行性,同时对称布局位置处的FBG传感器信号具有高度相关性质,相关系数可高达0.9996。实验结果为进一步研究准分布式FBG网络的位置布局优化以及传感网络的可靠性冗余设计提供了依据。     

基于内聚单元的复合材料层合板低速冲击损伤的数值模拟

建立了一套有限元模型来预测复合材料正交层合板由低速冲击载荷引起的层间应力及损伤。采用连续壳单元模拟层合板的各个单层,在复合材料层合板的可能损伤区域设置内聚单元模拟面内基体裂纹和层间分层损伤的起始和扩展。引入层间摩擦力模型模拟层间压缩应力对分层损伤的抑制作用。对于正交层合板,有限元模型准确的模拟了低速冲击载荷引起的分层损伤的面积和形状。数值模拟结果也表明面内基体裂纹与层间分层存在着相互作用关系,基体裂纹影响着分层损伤预测的准确性。有限元模拟结果和试验结果的对比表明,基于内聚单元的有限元模型可以用在复合材料正交层合板低速冲击损伤的数值模拟中。     

含分层复合材料层合板剪切屈曲的实验研究

对含分层损伤的复合材料层合板在纯剪切条件下进行屈曲试验,并通过对试验载荷-应变曲线及损伤形貌的分析以及试验结果和有限元模拟结果的比较,得出复合材料层合板预制分层损伤面积对其剪切屈曲性能的影响.结果表明,试验件含分层损伤面积越大,其破坏载荷越大,而对应的破坏应变越大,因此分层损伤会降低复合材料层合板的承载力和刚度.含分层损伤的层合板试验件其屈曲临界载荷随着分层损伤面积的增加而减小,抗屈曲性能也随之降低.     

埋入式FBG应变传感器的设计及其传感特性研究

光纤Bragg光栅是一种性能优良的敏感元件,利用其研制出了基于碳纤维复合材料(CFRP)封装的用于测量混凝土内部应变的FBG应变传感器.同时分析了传感器轴向应变分布与结构参数的关系.通过等强度梁上的校准试验,得到了传感器的静态性能指标;通过霍普金森压杆上的冲击试验研究了传感器的动态响应特性,试验表明:FBG应变传感的器线性度≤1%,埋入混凝土结构内的光纤光栅传感器能够真实的响应混凝土内的应变值,因此传感器可用于实际工程中混凝土结构内静态和动态应变的测试.     

基于准分布式FBG阵列的大型机械结构应变监测研究

针对机械加工制造中大型机械结构部位、尤其是壁板类零件在工况中受强过载容易造成结构强度失效等问题,采用准分布式光纤布拉格光栅(FBG)阵列对常见板状结构局部应变进行准分布式监测研究。在对应变传感器理论分析的基础上,结合波分复用技术,在一根光纤上接入9支FBG构成传感阵列,使其分布在板状结构表面。通过有限元理论分析与局部加载试验验证,证明了准分布式FBG传感阵列对大型机械结构进行应变监测的可行性。研究结果为结构健康监测提供了一种可靠的应变监测方法,为进一步研究准分布式FBG阵列的位置布局提供了有利的试验依据。     

面向CFRP板材的平面式电容传感器设计优化

碳纤维复合材料(CFRP)近年来被广泛应用于航空航天领域,实现其结构完整性检测对于航空航天安全至关重要。基于CFRP层合板的各向异性电学特性,提出利用平面电容传感器实现其结构性损伤检测,该方法具有成本低、非侵入、无辐射、操作简单等优点。比较分析了4种不同形状的平面式电容传感器,通过COMSOL软件构建CFRP层合板的3种典型损伤模型,从信号强度、灵敏度、信噪比、测量动态范围和相关系数等指标分析比较4种电容传感器。同时,结合实际测量数据,比较了CFRP表面损伤半径分别为5、2和1 mm时4种传感器的检测性能。结果表明,三角形传感器在相关系数指标上相比于其他传感器有至少9.8%的检测精度提升,能够有效检测和识别CFRP层合板的缺陷。     

利用单传感器数据基于GAF-CNN的结构损伤识别

为了减少损伤识别所需传感器数量,降低监测系统造价及海量数据的处理成本,提出了基于单传感器数据结合格拉姆角场（Gramian angular field, 简称GAF）和卷积神经网络（convolutional neural networks,简称CNN）的结构损伤识别方法。采用GAF理论将原始振动信号分别转换为格拉姆角和场（Gramian angular summation field,简称GASF）和格拉姆角差场（Gramian angular difference field,简称GADF）二维图像,以转换后的GASF和GADF两类图像数据集为输入,基于LeNet-5结构下的浅层卷积神经网络模型,训练最优二维CNN模型用于结构损伤识别。以国际桥梁维护和安全协会提出的结构健康监测基准模型结构及一榀钢框架结构为例,研究振动信号转化为二维图像算法、卷积神经网络模型参数、传感器布置位置及测量噪声对识别结果的影响。结果表明：所提算法仅需单个传感器数据即可实现损伤识别的目的,数值模拟及模型试验的损伤识别准确率均为100%,单条样本测试时间为8.5ms左右,满足结构健康监测在线损伤识别的需求,且受传感器布置位置和噪声程度影响较小;GADF图较GASF图收敛效率更高,震荡幅度更小,受局部最优值影响较小,在样本数量规模一致的状态下,更易训练生成最优二维CNN模型。     

基于光纤光栅传感器的复合材料损伤识别系统

利用光纤布拉格光栅(FBG)构建了传感器网络;结合小波分解与重构算法、频谱分析和支持向量多分类机算法研究了碳纤维复合材料板损伤的模式识别算法。首先,对带有不同损伤模式的复合材料结构进行冲击试验,探索损伤模式与信号特征之间的关系。然后,对信号进行小波分解与重构去除基线干扰;采用傅里叶变换频谱分析提取信号幅频特性,构建了复合材料结构损伤模式识别方法。最后,将提取的信号幅频特性作输入,复合材料结构损伤模式作输出,利用支持向量多分类机,实现了复合材料结构损伤模式识别。在500mm×500mm×2mm的碳纤维复合材料板中心,选定200mm×200mm的实验区域,对30组测试样本进行了损伤模式识别。实验结果表明:29组损伤模式得到了准确识别,正确率为96.7%。研究结果为碳纤维复合材料板的损伤模式识别提供了一种可靠的方法。     

用FBG传感器监测框架-剪刀墙结构裂缝

在结构健康监测中,为了判断 混凝土结构是否开裂,开发了基于光纤布拉格光栅(fiber bragg grating,简称FBG)的应变 传感器。在钢筋混凝土框架 剪力墙结构模型的振动台破坏试验中应用该传感器进行监测 。试验表明,应用FBG应变传感器可直观且准确地监测到结构局部钢筋的应变变化。据此推算 出构件表面的混凝土拉应变,在与混凝土的极限拉应变比较后,可较准确地判断结构是否开裂 。     

用FBG传感器监测框架-剪力墙结构裂缝

在结构健康监测中,为了判断混凝土结构是否开裂,开发了基于光纤布拉格光栅(fiber bragg grating,简称FBG)的应变传感器。在钢筋混凝土框架-剪力墙结构模型的振动台破坏试验中应用该传感器进行监测。试验表明,应用FBG应变传感器可直观且准确地监测到结构局部钢筋的应变变化。据此推算出构件表面的混凝土拉应变,在与混凝土的极限拉应变比较后,可较准确地判断结构是否开裂。     

玻璃纤维层合板低能量冲击试验研究

为研究玻璃纤维层合板抗冲击性能,利用落锤冲击实验机,以两种不同能量,对两种预制裂纹的玻璃纤维复合材料层合板进行低能量冲击;对实验中的冲击载荷、能量、位移和速度进行采集;对冲击损伤进行力学分析和对比;并对损伤形貌进行了SEM观察。结果显示:在相同能量冲击下,预制裂纹层合板冲击后的损伤程度与预制裂纹的大小和面积成线性关系;在不同能量冲击下,复合材料层合板具有不同的破坏结构,其主要损伤为基体开裂和层间分离。     

基于融合CNN与PSO-SVM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障识别过程中,难以提取细微故障特征的问题,提出一种基于融合卷积神经网络与基于粒子群优化算法的支持向量机相结合的滚动轴承故障诊断方法.该方法将轴承振动信号同时作为一维卷积神经网络和二维卷积神经网络的输入信号,并在汇聚层中将提取到的故障信息融合,最后通过优化后的分类器提高故障识别准确率.为了验证该方法的诊断性能,将与融合卷积神经网络同规格的一维卷积神经网络和二维卷积神经网络进行对比.试验结果表明,该方法不仅可以提高故障识别准确率,还可以在信号受到噪声污染时保持良好的诊断性能.     

粘性系数对复合材料层合板的渐进损伤影响

在渐进失效分析法的基础上,为研究粘性系数(η)对层合板结构最终失效的影响,以含有中心贯穿式孔裂纹的E-glass/HT907复合材料层合板为研究对象.采用工程上使用较为普遍的Hashin准则作为结构失效单元的判别依据,结合各种损伤模型,对层合板结构的破坏机理、材料失效后的损伤扩展过程以及结构发生破坏后的最终失效载荷进行了合理阐述.利用此方法探讨了不同粘性系数影响下对复合材料结构的极限承载力的影响,同时可以清楚的了解到材料结构的局部和整体应力损伤分布情况以及发生损伤后载荷的重新分布和损伤扩展途径,为基于有限元复合材料层合板结构的极限承载力分析、设计提供参考.试验表明,此预测结果与试验结果基本吻合.     

一维多尺度卷积神经网络及其在滚动轴承故障诊断中的应用

为了有效利用来自实际生产中监测系统的海量数据,并结合一维卷积网络在处理一维数据的优势,提出一种端到端的一维多尺度卷积神经网络滚动轴承故障诊断方法。首先使用两个一维卷积层和池化层将输入振动信号的长度缩减并增加通道数,然后利用多尺度并行一维卷积核对上层输出特征进行不同尺度上的反复提取和重构,最后将提取到的特征输入到一个全连接层进行故障分类。为验证算法的有效性,通过对滚动轴承不同工况、不同训练样本以及与支持向量机、BP神经网络和循环神经网络等算法对比分析。结果表明提出的模型及方法具有较好的识别效果,滚动轴承故障诊断正确率达到99.78%。     

基于模态应变能比与神经网络的复合材料结构损伤辩识

从结构动力学特性入手,以模态应变能比作为表征结构损伤的标识量,对含损伤的复合材料机翼结构进行损伤辨识仿真,通过神经网络建立起损伤标识量和损伤状态之间的映射模型.仿真结果表明,模态应变能比对结构损伤位置和损伤程度都比较敏感,是一种有效的损伤标识量.神经网络可准确地识别出结构的损伤位置和损伤程度,应用于损伤识别是有效的.     

光纤光栅传感网络应用于环氧树脂固化过程监测的试验研究

光纤光栅(Fiber Bragg Grating,FBG)传感器由于体积小、信号稳定、与复合材料的相容性好等优点,近年来成为监测复合材料固化过程的首选传感器.本文根据FBG传感器的波分复用技术,形成FBG传感器网络,将该传感网络埋入环氧树脂中,实现了对环氧树脂基板固化过程中树脂温度和残余应变的变化情况的监测,为利用FBG传感网络监测复合材料固化过程提供重要的实验基础.