基于超声应力波监测的复合材料结构疲劳损伤在线预测研究

With the increase use of composites in aircraft structure, it is very urgent and important to develop in-situ health monitoring and prognosis techniques for composite structures. This project aims to conduct in-depth studies on monitoring and prognosis of fatigue damage for composite structures using ultrasonic stress waves. Innovative theories and methods within a statistical Bayesian framework is proposed to monitor and quantitatively identify the residual stiffness of the structure with fatigue damage, and to predict the damage growth and the residual useful life of the structure with a fatigue damage model. These studies will provide theoretical and technical foundations for health monitoring-based performance control and maintenance management of composite structures, while greatly increasing the flight safety, significantly reducing the maintenance expense and fully utilizing the effect useful life of the structure. Main research content of this project includes: (1) Based on the dispersion properties of ultrasonic stress waves, Bayesian parameter identification is employed to identify the residual stiffness of composite structures under fatigue damage in the macro scale; (2) Based on micro damage mechanics, the evolution rule of fatigue damage in the micro scale and the relationship between damage extent and the residual stiffness are established; (3) Based on the monitored stiffness data and the fatigue damage model, Bayesian filtering is developed to predict the growth of fatigue damage and the residual useful life of the structure. The outcome of this project is expected to promote the development of technologies of structural health monitoring and in-situ prediction of residual useful life for real application on aircraft structures.

随着复合材料在飞机结构中的广泛应用，发展复合材料结构在线健康监测和预测技术也日益显得迫切和重要。本项目旨在对基于超声应力波的复合材料结构疲劳损伤监测和预测进行深入研究，创新性地提出一套基于贝叶斯统计推断的理论和方法，在不确定性因素影响下，定量识别疲劳损伤发生后的结构剩余刚度退化，并结合疲劳损伤模型，在线预测疲劳损伤发展和结构剩余使用寿命，提高结构的使用安全性，降低维护费用，充分发挥其有效寿命。主要研究内容有：（1）基于超声应力波频散特性和贝叶斯参数识别，在宏观尺度定量监测疲劳损伤后复合材料结构刚度性能退化；（2）基于微观损伤力学，在微观尺度建立复合材料结构疲劳损伤演化规律及与宏观剩余刚度的关系；（3）基于贝叶斯滤波，融合超声应力波监测信息和疲劳损伤模型，在线预测和更新结构剩余使用寿命。研究结果将对结构健康监测和剩余使用寿命在线预测技术在飞机复合材料结构中的应用产生推动作用。

随着复合材料在飞机结构中的广泛应用，发展复合材料结构在线健康监测和预测技术也日益显得迫切和重要。本项目对复合材料结构疲劳损伤监测和预测进行了研究，采用超声应力波及时监测到结构中损伤的发生，并结合损伤疲劳扩展模型，在线预测损伤的疲劳扩展情况和结构剩余使用寿命。首先对复合材料结构进行了疲劳性能研究，测试获得含基体微裂纹的结构剩余刚度变化规律，以及含冲击损伤和分层损伤的结构力学行为和损伤扩展情况。然后应用超声应力波对复合材料结构的疲劳过程进行了监测，应用多种信号处理方法对由压电传感器激励和接收的超声应力波信号进行分析处理，提取传播时间、波速和信号能量等特征以反映由于基体微裂纹疲劳扩展引起的复合材料结构刚度性能退化，监测出复合材料结构中冲击损伤和分层损伤在疲劳载荷作用下的扩展。接着对复合材料结构损伤的疲劳演化进行了研究，基于微观损伤力学建立了以应变能释放率及其变程为驱动的基体裂纹密度疲劳演化模型，获得了分层损伤扩展速率与分层前缘应变能释放率变化幅度之间的关系，并在Paris幂次型公式的基础上分别建立了基体裂纹密度和分层损伤长度随疲劳载荷循环变化的扩展模型。最后对复合材料结构损伤疲劳扩展在线预测进行了研究，将所建立的疲劳损伤演化模型和超声应力波监测模型分别改造为系统方程和观测方程，嵌入到贝叶斯滤波概率框架中，采用粒子滤波（序贯蒙特卡洛法）对预测过程进行数值求解，在线预测出损伤疲劳扩展情况以及扩展至临界状态的剩余使用寿命。研究结果将对结构健康监测以及剩余使用寿命在线预测技术在飞机复合材料结构中的应用产生推动作用。

内容获取失败，请点击重试