一种基于高灵敏度融合指标的复合材料层合板分层损伤识别方法

摘要

本发明公开了一种基于高灵敏度融合指标(HSFI)的复合材料层合板分层损伤识别方法。该方法首先基于模态分析和静力分析，分别提取无损伤结构和含分层损伤结构测点的应变模态、模态位移和静力应变，构建三个损伤识别指标——应变模态指标、模态柔度指标和静力应变指标；进而基于现代信息融合技术，综合考虑应变模态指标、模态柔度指标和静力应变指标三个指标的识别特点，构建对复合材料分层损伤高灵敏度、抗噪声能力强的损伤识别融合指标。本发明既可以有效识别出小面积分层损伤也可识别出大面积分层损伤，同时也提高了抵抗测量噪声干扰的能力，确保了对复合材料分层损伤识别的敏感性和稳定性。

权利要求

1.一种基于高灵敏度融合指标的复合材料层合板分层损伤识别方法，其特征在于，实现步骤如下：步骤一：分别对无损伤复合材料层合板和有损伤复合材料层合板进行一定约束条件下的模态分析，提取层合板表面特征提取节点的模态频率、模态应变和模态位移响应信息；

步骤二：利用提取到的模态频率、模态应变和模态位移信息，构建应变模态指标ICOSMAC和模态柔度指标ΔF：ΔF＝Fd-Fu

其中，ICOSMACr(k)是k点的r阶应变模态指标，δ(k)是反映局部特征变量的局域值， 表示对节点k与其邻域δ(k)内其它节点求和； 和 分别是损伤前后应变模态在i点的z向分量，Fd是含损伤结构的模态柔度，Fu是无损伤结构的模态柔度；

步骤三：分别对无损伤复合材料层合板和有损伤复合材料层合板进行一定约束条件和载荷条件下的静力分析，提取层合板表面特征提取节点的静力应变响应信息；

步骤四：利用提取到的静力应变响应信息，构建静力应变指标JCOSMAC：

其中， 是k点的静力应变指标，δ(k)是反映局部特征变量的局域值， 表示对节点k与其邻域δ(k)内其它节点求和， 和 分别是损伤前后静力应变在i点的分量；

步骤五：分别利用应变模态指标、模态柔度差指标和静力应变指标对含分层损伤的复合材料层合板进行损伤识别，并对各指标进行损伤位置和损伤面积灵敏度测试；

步骤六：基于信息融合技术及各指标对不同分层损伤位置、面积识别结果的特点，构建高灵敏度分层损伤识别指标HSFI，并基于该指标对含分层损伤复合材料层合板进行有噪声和无噪声情况下的损伤识别。

2.根据权利要求1所述的一种基于高灵敏度融合指标的复合材料层合板分层损伤识别方法，其特征在于：所述步骤一中无损模型和有损模型的有限元模型的网格划分应一致，且模态计算时应考虑结构的实际边界条件，给无损模型和有损模型施加相同的边界条件。

3.根据权利要求1所述的一种基于高灵敏度融合指标的复合材料层合板分层损伤识别方法，其特征在于：所述步骤二中模态柔度差的计算所使用的结构模态柔度F可表示为：其中，为n阶模态位移，w为结构模态频率， 表示节点及其邻域内k个节点的模态柔度求和。

4.根据权利要求1所述的一种基于高灵敏度融合指标的复合材料层合板分层损伤识别方法，其特征在于：所述步骤三中进行静力分析时，无损结构、有损结构需施加相同的静载荷，且需考虑不同载荷大小、位置工况，以提高静力应变指标的识别敏感度。

5.根据权利要求1所述的一种基于高灵敏度融合指标的复合材料层合板分层损伤识别方法，其特征在于：所述步骤四中计算所用的应变应为层合板所在平面内应变变化最大方向的应变，邻域δ(k)大于等于3时可获得较好的识别结果。

6.根据权利要求1所述的一种基于高灵敏度融合指标的复合材料层合板分层损伤识别方法，其特征在于：所述步骤五应变模态指标和静力应变指标对分层位置敏感而对分层面积不敏感，在大面积分层时这两个指标几乎失效；模态柔度差指标的一阶导对分层损伤有更好的识别效果，对分层面积较敏感而对分层位置识别效果欠佳。

7.根据权利要求1所述的一种基于高灵敏度融合指标的复合材料层合板分层损伤识别方法，其特征在于：所述步骤六中对模态应变指标、模态柔度指标和静力应变指标进行噪声条件下的损伤识别时噪声水平设为2％。

说明书

一种基于高灵敏度融合指标的复合材料层合板分层损伤识别

方法

技术领域

[0001] 本发明涉及复合材料分层损伤识别技术领域，特别涉及一种基于高灵敏度融合指标的复合材料层合板分层损伤识别方法，该方法基于现代信息融合技术，综合考虑到了基于振动的指标和基于静力的指标各自特性，使得该方法对不同位置、面积大小的分层损伤都有较高的敏感度。

背景技术

[0002] 在当前，各国的先进型号客机，都在大幅度提升复合材料的使用比例，欧洲空客公司最新的双通道客机A350-XWB的复合材料结构占飞机结构总重量的比例高达52％，美国波音公司最新的B787的复合材料结构占比也达到了50％，我国目前自主研发的新客机也将大范围使用复合材料以达到减重节能的目的。然而，飞机在长期服役过程中，结构不仅要承受复杂、长时间的疲劳载荷、意外冲击载荷等作用，而且还要承受温度、湿度等严苛的外部环境因素的考验，这些因素不论是单独还是耦合作用，均可导致飞行器结构的性能变化或破坏。如果不能及时地发现这些问题，将会严重地危及航空飞行器的运营安全，造成无法挽救的灾难性后果。由此可见，保证这些复合材料结构损伤的发生是十分必要的。

[0003] 但是，复合材料的损伤较之传统材料更加隐蔽，在载荷的作用下，其扩展也更加迅速，如果这些损伤在产生的初期不能被使用者与维护者及时发现，就有可能在没有征兆的情况下突然造成部件失效和部件破坏。因此，需要研究对复合材料结构的损伤形式特别敏感的实时、在线健康监测方法。

[0004] 然而，复合材料的各向异性以及非均匀性使它对裂纹损伤的敏感度远远低于其他材料，所以复合材料的损伤和破坏都是在疲劳过程中慢慢累积起来的，达到一定程度后就会出现分层等情况，使复合材料的刚度瞬间降低，造成一些突发的危险情况[11]。此外，航空航天结构的应用中冲击引起的分层损伤很重要，对复合材料结构的最大威胁是低能量(低速度)冲击(碰撞)，因为它们引起的损伤从外表面不易观察发现，而引起结构压缩强度大大降低。传统的超声波探伤、X射线、C扫描、磁涡流、红外热成像等无损检测技术，仅适用于复合材料构件使用前后的损伤评估，不能实时、动态、主动地进行损伤监测。综合上述情况，针对复合材料层和结构的分层损伤研究有效、高灵敏度的损伤识别方法已受到学术界和工程界的高度重视。

[0005] 当前，国内外学者与工程技术人员对复合材料结构的损伤识别技术的研究主要集中在两个方面：(1)基于振动指标的损伤识别技术；(2)基于静力指标的损伤识别技术。上述工作一定程度上解决了复合材料结构的实时损伤识别问题，但是忽略了复合材料损伤形式和大小的多样性，大大限制了其理论的工程实用化进程。

[0006] 由于实际工程中复合材料分层损伤时有发生，建立对复合材料分层损伤高灵敏度的损伤识别技术具有显著的现实意义。目前，相关研究工作尚不成熟，甚至还没有对不同大小的分层损伤都有效的识别方法，单一的识别指标经常无法严格满足所需的应用要求，或是抗噪声能力太弱，造成严重的安全隐患和复合材料结构减重冗余度。

发明内容

[0007] 本发明要解决的技术问题是：克服现有损伤识别方法的不足，提供一种针对复合材料层合板在使用过程中常出现的分层损伤的高灵敏度识别方法。本发明充分考虑实际工程问题中普遍存在的不确定性因素，以具有不同特性的单一损伤识别指标为基础构建融合指标，所得到的识别指标对真实的分层损伤更灵敏，工程适用性更强。

[0008] 本发明采用的技术方案为：一种基于高灵敏度融合指标的复合材料层合板分层损伤识别方法，实现步骤如下：

[0009] 步骤一：分别对无损伤复合材料层合板和有损伤复合材料层合板进行一定约束条件下的模态分析，提取层合板表面特征提取节点的模态频率、模态应变和模态位移等响应信息；

[0010] 步骤二：利用提取到的模态频率、模态应变和模态位移信息，构建应变模态指标ICOSMAC和模态柔度指标△F：

[0011]

[0012] 其中， 是k点的r阶应变模态指标，δ(k)是反映局部特征变量的局域值，表示对节点k与其邻域δ(k)内其它节点求和， 和 分别是损伤前后应变模态在i点的z向分量，Fd是含损伤结构的模态柔度，Fu是无损伤结构的模态柔度；

[0013] 步骤三：分别对无损伤复合材料层合板和有损伤复合材料层合板进行一定约束条件和载荷条件下的静力分析，提取层合板表面特征提取节点的静力应变等响应信息；

[0014] 步骤四：利用提取到的静力应变指标，构建静力应变指标JCOSMAC：

[0015]

[0016] 其中， 是k点的静力应变指标，δ(k)是反映局部特征变量的局域值， 表示对节点k与其邻域δ(k)内其它节点求和； 和 分别是损伤前后静力应变在i点的分量；

[0017] 步骤五：分别利用应变模态指标、模态柔度差指标和静力应变指标对含分层损伤的复合材料层合板进行损伤识别，并对各指标进行损伤位置和损伤面积灵敏度测试；

[0018] 步骤六：基于信息融合技术及各指标对不同分层损伤位置、面积识别结果的特点，构建高灵敏度分层损伤识别指标HSFI，并基于该指标对含分层损伤复合材料层合板进行有噪声和无噪声情况下的损伤识别。

[0019] 进一步的，所述步骤一中无损模型和有损模型的有限元模型的网格划分应一致，且模态计算时应考虑结构的实际边界条件，给无损模型和有损模型施加相同的边界条件。

[0020] 进一步的，所述步骤二中模态柔度差的计算所使用的结构模态柔度F可表示为：

[0021]

[0022] 其中，为n阶模态位移，w为结构模态频率， 表示节点及其邻域内k个节点的模态柔度求和。

[0023] 进一步的，所述步骤三中进行静力分析时，无损结构、有损结构需施加相同的静载荷，且需考虑不同载荷大小、位置工况，以提高静力应变指标的识别敏感度。

[0024] 进一步的，所述步骤四中计算所用的应变应为层合板所在平面内应变变化最大方向的应变，邻域δ(k)大于等于3时可获得较好的识别结果。

[0025] 进一步的，所述步骤五应变模态指标和静力应变指标对分层位置敏感而对分层面积不敏感，尤其是在大面积分层时这两个指标几乎失效；模态柔度差指标的一阶导对分层损伤有更好的识别效果，对分层面积较敏感而对分层位置识别效果欠佳。

[0026] 进一步的，所述步骤六中对模态应变指标、模态柔度指标和静力应变指标进行噪声条件下的损伤识别时噪声水平设为2％。

[0027] 本发明与现有技术相比的优点在于：本发明对复合材料层合板分层损伤进行损伤识别的新方法，该方法相较于传统的利用单一指标进行识别的方法，具有对不同损伤位置、面积大小都灵敏的特点，同时克服了单一指标抗噪声能力低的特点。该融合指标融合了基于振动的指标和基于静力的指标，通过现代信息融合技术，放大了各个单一指标的优点，克服了各指标的缺陷，使得该融合指标适用范围更广，同时，抗噪声能力的提高，使其更有利于应用于现实工程应用中。

附图说明

[0028] 图1是本发明构建高灵敏度融合指标并进行损伤识别的流程图；

[0029] 图2是本发明所用复合材料层合板模型示意图；

[0030] 图3是本发明所用的应变模态指标对分层损伤的识别结果，其中图3(a)为位置敏感度识别结果，图3(b)为面积敏感度识别结果；

[0031] 图4是本发明所用的模态柔度指标对分层损伤的识别结果，其中图4(a)为位置敏感度识别结果，图4(b)为面积敏感度识别结果；

[0032] 图5是本发明所用的静力应变指标对分层损伤的识别结果，其中图5(a)为位置敏感度识别结果，图5(b)为面积敏感度识别结果；

[0033] 图6是本发明提出的高灵敏度损伤识别指标(HSFI)对小、大面积分层损伤识别结果；

[0034] 图7是本发明在2％噪声水平下对小面积分层损伤的识别结果，其中，图7(a)为HSFI，图7(b)为模态柔度指标在2％噪声水平下对小面积分层损伤的识别结果，图7(c)为应变模态指标在2％噪声水平下对小面积分层损伤的识别结果，图7(d)为静力应变指标在2％噪声水平下对小面积分层损伤的识别结果；

[0035] 图8是本发明在2％噪声水平下对大面积分层损伤的识别结果，其中，图8(a)HSFI，图8(b)模态柔度指标在2％噪声水平下对大面积分层损伤的识别结果，图8(c)应变模态指标在2％噪声水平下对大面积分层损伤的识别结果，图8(d)静力应变指标在2％噪声水平下对大面积分层损伤的识别结果。

具体实施方式

[0036] 下面结合附图以及具体实施例进一步说明本发明。

[0037] 如图1所示，本发明提出了一种针对拟建的含初始缺陷矩形板结构的时变可靠性设计方法，包括以下步骤：

[0038] (1)利用ansys参数化语言APDL，分别构建无损伤复合材料层合板和有损伤复合材料层合板有限元模型，一端固支，网格划分一致，层合板示意图如图2所示。首先进行模态分析，提取层合板上表面中线特征提取节点的模态频率、模态应变和模态位移等响应信息；

[0039] (2)利用提取到的模态频率、模态应变和模态位移信息，构建应变模态指标ICOSMAC和模态柔度指标△F：

[0040]

[0041] △F＝Fd-Fu

[0042] 其中， 是k点的r阶应变模态指标，δ(k)是反映局部特征变量的局域值，表示对节点k与其邻域δ(k)内其它节点求和。 和 分别是损伤前后应变模态在i点的z向分量，Fd是含损伤结构的模态柔度，Fu是无损伤结构的模态柔度；模态柔度的理论计算由下式给出：

[0043]

[0044] 其中，为n阶模态位移，w为结构模态频率， 表示节点及其邻域内k个节点的模态柔度求和。

[0045] (3)分别对无损伤复合材料层合板和有损伤复合材料层合板一端固支，自由端施加垂直平板方向的强制位移约束，进行静力分析，提取层合板上表面中线特征提取节点的静力应变等响应信息；

[0046] (4)利用提取到的静力应变指标，构建静力应变指标JCOSMAC：

[0047]

[0048] 其中， 是k点的静力应变指标，δ(k)是反映局部特征变量的局域值， 表示对节点k与其邻域δ(k)内其它节点求和； 和 分别是损伤前后静力应变在i点的分量；

[0049] (5)分别利用应变模态指标、模态柔度差指标和静力应变指标对含分层损伤的复合材料层合板进行损伤识别，并利用参数化语言，对各指标进行不同损伤位置和不同损伤面积工况下的损伤识别，以测试各指标的灵敏度以及各自的识别特点；

[0050] (6)基于信息融合技术及各指标对不同分层损伤位置、面积识别结果的特点，构建高灵敏度分层损伤识别指标HSFI，并基于该指标对含分层损伤复合材料层合板进行有噪声和无噪声情况下的损伤识别。

[0051]

[0052] 实施例：

[0053] 为了更充分地了解该发明的特点及其对工程实际的适用性，本发明针对如图2所示含分层损伤的有限元参数化模型进行损伤识别。首先，分别利用模态应变、模态柔度和静力应变三个指标对相同损伤大小但不同损伤位置的分层损伤和相同损伤位置但不同损伤面积的分层损伤进行识别，损伤的位置和面积设置如表1所示。接着利用本发明提出的HSFI对不同损伤面积的分层损伤进行识别，以测试其对不同损伤面积的分层损伤的灵敏度。最后在测量数据中添加2％的白噪声，以测试三个单一指标和融合指标在该噪声水平下对不同损伤大小的识别灵敏度。

[0054] 表1

[0055]

[0056] 图6为HSFI指标对不同面积损伤的识别结果，可以看出本发明提出的HSFI对小损伤和大损伤都有较高的灵敏度，图7和图8给出了三个单一指标和HSFI在2％噪声水平下对不同大小分层损伤的识别结果，可以看出：相较于传统的单一指标，本发明提出的HSFI在该噪声水平下依然对不同面积大小的分层损伤有着较高的灵敏度。

[0057] 综上所述，本发明提出了一种基于高灵敏度融合指标的复合材料层合板分层损伤识别方法。首先，分别对无损伤复合材料层合板和有损伤复合材料层合板进行一定约束条件下的模态分析和静力分析，提取层合板表面特征提取节点的模态频率、模态应变、模态位移和静力应变等响应信息；其次，利用提取到的信息构建单一损伤识别指标：应变模态指标、模态柔度指标和静力应变指标；基于以上步骤构建的单一指标对分层损伤进行识别，获取各个指标的识别特性；最后，基于现代信息融合技术，以以上步骤得到的单一指标识别特性为基础，构建损伤识别融合指标，并测试其对不同损伤面积大小和含噪声条件的分层损伤识别。

[0058] 以上仅是本发明的具体步骤，对本发明的保护范围不构成任何限制；其可扩展应用于复合材料层合板的其他损伤形式的损伤识别领域，凡采用等同变换或者等效替换而形成的技术方案，均落在本发明权利保护范围之内。

[0059] 本发明未详细阐述部分属于本领域技术人员的公知技术。