(最新)复合材料层合板裂纹诊断的实验研究

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1、复合材料层合板裂纹诊断的实验研究   复合材料层合板作为一种先进的结构材料，在航空航天、交通运输、建筑、机械、化工、电力、体育运动以及军事等方面得到了广泛应用，在诸多复合材料的应用中占据了很大的成分[1,2]。然而，复合材料层合板在制备过程中不可避免地会产生一些内部缺陷，在使用过程中也会随着时间的增加逐渐产生一些损伤。这些损伤的积累与扩展使得层合板结构的性能大为降低，刚度和强度急剧下降，甚至引发重大事故。因此，对复合材料层合板构件进行实时、有效的无损检测，可及早发现问题，采取补救措施，从而延长构件的使用寿命，防止灾难性事故的发生。   裂纹是复合材料层合

2、板的主要损伤类型之一，也是造成复合材料层合板失效的主要原因[3,4]。因此，应该加强对复合材料层合板裂纹损伤的无损检测和智能诊断技术的研究，找到简便、实用的裂纹损伤诊断方法，及早发现裂纹的存在，进而采取措施阻止裂纹的扩展。   复合材料层合板发生裂纹损伤时，其内部能量结构要发生变化，这些变化对外可以表现为动态特性要发生显著的变化[5~7]。因此，分别研究层合板在健康状态下和裂纹损伤状态下的动态特性，就可以分析建立裂纹损伤的诊断知识规则。首先研究健康构件的信号，通过大量的实例统计出构件正常运行时的信号谱图，并以此作为实时监测的判据，判断构件在实时运行中是否

3、处于损伤状态。然后对裂纹损伤构件进行研究，找到裂纹损伤的典型信号特征，建立裂纹损伤的诊断知识库。当构件在实际运行中动态特性出现异常时，可将实际信号与损伤典型信号进行对比，判断构件内部是否发生裂纹损伤，并推理出裂纹损伤的置信度。   具有正逆压电效应的各类压电材料是构造上述裂纹损伤在线监测与诊断系统的首选材料之一[8]。压电元件既可作传感器又可作驱动器，且频响高，处理电路简单。利用压电材料进行复合材料层合板动态特性的测试，具有成本低廉、方便实用等特点。压电材料可以作为复合材料的一个铺层加入到材料中，和复合材料完全融合在一起，做到基本不影响材料原有性能[9]

4、。[-page-]1测试试样制备1.1试样糊制   复合材料层合板试样外形尺寸如图1，共12层玻璃布，第6层和第7层之间放入四个压电陶瓷片，放置位置如图1所示。表1列出了复合材料层合板的原料配比。试样在常温下手糊成型。    由于复合材料层合板是采用玻璃布和树脂手糊成型，因此完全固化后要进行切割修整，以去除毛刺。修整后的试样尺寸为290×440mm。    试样制备完毕后，对每一个试样进行测试，其分析结果作为健康信号保存起来以便以后和损伤信号进行对比。1.2裂纹损伤的加工   为了能够分析出试样在裂纹损伤状态下的动态特性，需要将成型好的健康试样加工成损伤

5、状态，然后进行损伤信号的测试分析。具体方法为使用刀具在试样的中间沿宽度方向切开一个小缺口，以此来模拟层合板的裂纹。切口的尺寸为2×10mm，深度约为1.5mm，切槽为圆弧形。2实验方案设计   测试系统组成见图2。    信号发生器和压电激振器组成激振部分，作为激振器的压电片也作为传感器使用。信号发生器发出持续的方波信号，通过压电激振器在复合材料构件内产生振动信号，引起构件内部能量变化。压电传感器感受到复合材料构件的振动后输出相应的信号，该信号经放大、滤波后送入数据采集仪进行数据采集，然后送入计算机进行信号处理。   试验机用来对裂纹试样加压，压力信号由

6、载荷传感器拾取，再由数据采集仪的通道2采集转换后送入电脑。试验机加压的同时依然用信号发生器发出持续的方波信号，通过压电激振器在复合材料构件内产生振动信号，其响应由压电传感器测取后经数据采集仪的通道1送入电脑。   裂纹试样在加压过程中内部应力会发生变化，随着压力的增大试样内部的裂纹损伤会进一步加剧，直至试样完全破坏。在这一过程中，压力信号与振动信号能够反映出试样的动态特性随压力的变化过程。将损伤试样动态特性的变化情况与健康试样的动态特性进行比较，可判断出试样内部是否出现裂纹损伤以及损伤的程度。[-page-]3测试结果分析3.1层合板的频域分析   在做

7、频域分析时，首先对每一个试样做健康信号测试，将测得的时域信号进行频域分析，得到相应的幅值谱和相位谱。综合各试样的表现，得到材料在健康状态下的幅频特性和相频特性。然后对损伤试样也同样进行幅值谱和相位谱的分析。   对比健康信号和损伤信号，可以得到损伤状态下材料动态特性的特征变化，从而制定出裂纹损伤的诊断策略。这些诊断策略可以用来对复合材料层合构件中的裂纹损伤进行实时监测和诊断。   图3至图8分别表示健康试件和裂纹试件的测试分析结果。    观察各裂纹试样的频域信号，可以看到总幅值有稍微下降，且幅值谱的低频分量有向右移动的趋势，且有新增加的高频分量。此外，

8、幅频图上的毛刺明显增加，幅频曲线远不如健康信号干净。从相位图上看，基频分量附近的