[发明专利]基于电阻抗成像损伤监测的复合材料强度预测方法有效

专利信息
申请号: 201810986433.7 申请日: 2018-08-28
公开(公告)号: CN109101742B 公开(公告)日: 2019-12-31
发明(设计)人: 高希光;魏婷婷;宋迎东 申请(专利权)人: 南京航空航天大学
主分类号: G06F17/50 分类号: G06F17/50
代理公司: 32252 南京钟山专利代理有限公司 代理人: 戴朝荣
地址: 210016 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 电阻抗成像 强度预测 损伤 损伤监测 损伤检测 复合材料 结构件 电阻率分布 实时检测结果 采集电极 电极阵列 电流激励 电压测量 方式显示 分析步骤 结构损伤 内部损伤 强度分析 实时检测 实时预测 数据重建 映射关系 渐进 测量 图像 融合 预测 组建
【说明书】:

本发明公开一种基于电阻抗成像损伤监测的复合材料强度预测方法。所述基于电阻抗成像损伤监测的复合材料强度预测方法包括:一、电阻抗成像损伤检测步骤组建用于电流激励和电压测量的电极阵列到被测结构件的外形边界;采集电极上的数据并处理,利用测量得到的数据重建构件电阻率分布图像并以图形的方式显示,利用结构内部损伤状况与结构内部电阻率分布的映射关系,实现结构损伤的实时检测;二、结构强度实时预测分析步骤将电阻抗成像损伤检测步骤得到的损伤实时检测结果与有限元渐进损伤强度分析理论相结合实现结构强度预测;融合接近未知真实损伤状况的结构件损伤检测信息,实现在有损伤情况下对结构件损伤后剩余强度的准确预测。

技术领域

本发明属于强度预测技术领域,具体的涉及一种基于电阻抗成像损伤监测的复合材料强度预测方法。

背景技术

结构设计的一个主要任务就是尽量保证结构件满足工况要求,避免结构件在使用过程中出现损坏。但是,导致结构件损坏的因素有很多,比如外部负载、工作环境、制造工艺等,因此初始设计很难保证构件在工作期间不损坏,通时又由于这些因素大多不可预测,因而很难准确地知道构件产生损坏的时间和方式。采用损伤在线监测的方法可以解决上述问题。EIT技术就是其中一种,该技术通常被用于研究表面以内或外部无法获取信息的研究对象,可以实现损伤的实时在线检测,具有较高的原位检测能力。例如,Loyola B R,Briggs TM等人利用EIT技术,成功探测出玻璃纤维复合材料试验样品的钻孔损伤和低速冲击损伤(见Loyola B R,Briggs T M,Arronche L,et al.Detection of spatially distributeddamage in fiber-reinforced polymer composites.Structural Health Monitoring,2012,12(3):225-239.)。

但是,上述工作只是停留在损伤检测这一步,没有实现损伤信息的后续有效利用。反观传统的强度计算方法,通常是针对一个无初始损伤的模型,再结合一定失效准则,对结构件的渐进损伤过程进行数值模拟,最终预测得到材料或结构件的强度(例如,张超,许希武,毛春见.三维编织复合材料渐进损伤模拟及强度预测[J].复合材料学报,2011,28(2):222-230.)。可见,此类方法中结构件的损伤情况是仿真模拟得到的,缺乏一定真实性,从而导致强度预测结果的不准确性。若将损伤监测技术与强度预测方法两者有机结合,则在能很大程度上提供强度计算的准确性,例如中国专利CN107092721A《一种含低速冲击损伤复合材料结构剩余强度评估方法》。但是该专利提出的方法也存在很多问题,例如需要对多个复合材料试验件进行冲击试验,成本高,只局限于低速冲击损伤类型,目视检测损伤的方法误差较大,同时损伤特征参数较多,损伤引入的方式较为复杂,强度预测缺乏实时性等。

发明内容

针对于上述现有技术的不足,本发明的目的在于提供一种基于电阻抗成像损伤监测的复合材料强度预测方法,以解决传统技术中强度计算结果不准确的问题,本发明的方法可由EIT技术对结构的损伤位置和损伤程度进行实时的精确定位和分析,且可同步、准确地预测结构件的剩余强度。

为达成上述目的,本发明采用如下技术方案:一种基于电阻抗成像损伤监测的复合材料强度预测方法,包括:

一、电阻抗成像损伤检测步骤

组建用于电流激励和电压测量的电极阵列到被测结构件的外形边界;

采集电极上的数据并处理,利用测量得到的数据重建构件电阻率分布图像并以图形的方式显示,利用结构内部损伤状况与结构内部电阻率分布的映射关系,实现结构损伤的实时检测;

二、结构强度实时预测分析步骤

三、将电阻抗成像损伤检测步骤得到的损伤实时检测结果与有限元渐进损伤强度分析理论相结合实现结构强度预测;

四、融合接近未知真实损伤状况的结构件损伤检测信息,实现在有损伤情况下对结构件损伤后剩余强度的准确预测。

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