复合材料损伤研究现状

复合材料损伤研究现状

复合材料是一种新型材料，由于其具有比强度、比模量高等优点，使其在众多领域都具有潜在的应用可能性。然而复合材料是由纤维、基体、界面等组成，其细观构造是一个复杂的多相体系，而且是不均匀和多向异性的，这使其结构内部的损伤与普通材料结构不同，在结构表面可能完全看不出损伤迹象，甚至用X 光和超声分层扫描也探测不到。现有的各种无损检测方法很难对复合材料结构损伤进行准确的探测与损伤程度评估，更无法对使用中的复合材料结构实现在线实时监测。将智能传感器敏感网络埋入复合材料内部，并配合适当的现代信号处理技术，构成智能复合材料结构系统，从而实现对复合材料内部状态的在线实时监测，及时发现并确定材料结构内部损伤的位置和程度,监视损伤区域的扩展，从而为材料结构的损伤检测、维修及自我修复提供准确信息，避免因复合材料结构损伤而带来巨大的损失。由于智能复合材料内部传感网络信号具有高度非线形、大数量、并行等特点，故使用传统的分析方法进行处理往往十分耗时、困难，甚至完全不可能。而现代模式识别方法(包括人工神经网络)、小波分析技术、时间有限元模型理论以及光时域反射计检测技术等就成为实现实时、在线、智能化处理分布式信号的理想工具。

结构损伤诊断，即对结构进行检测与评估，确定结构是否有损伤存在，进而判别结构损伤的程度和方位，一级结构目前的状况、使用功能和结构损伤的变化趋势等。

结构损伤诊断是近40年来发展起来的一门新学科，是一门适应工程实际需要而形成的交叉学科。结构损伤诊断概念的提出和发展，机械故障诊断问题开始引起各国政府的重视。美国国家宇航局（NASA）成立了机械故障预防小组（MFPG），英国成立了机器保健中心（MHMC），这些机构专门从事故障机理、检测、诊断和预报的技术研究，以及可靠性分析及耐久性评价，至此大型旋转机械的状态监测与故障诊断技术开始进入实用化阶段。20世纪80年代，以微型计算机为核心的现代故障诊断技术得到了迅速发展，涌现出许多商业化得计算机辅助监测和故障诊断系统，如美国SCIENTIFIC公司的PM系统、我国研制的大型旋转机械计算机状态检测与故障诊断系统等。在这一阶段，由于传感技术的飞速发展，使得诊断可以利用振动、噪声、温度、力、电、磁、光、射线等多种信号作为信息源，从而发展了振动诊断技术、声发射诊断技术、光谱诊断技术和热成像监测诊断技术等。与此同时，信号处理技术和模式识别、模糊数学、灰色系统理论等新的信息处理方法迅速发展，并在故障诊断技术中得到应用。

结构损伤诊断技术方面的工作在国外大体分为三个发展阶段：

（1）20世纪40年代到50年代为探索阶段，注重对建筑结构缺陷原因的分析和补修方法的研究，检测工作大多数以目测方法为主。

（2）20世纪60年代到70年代为发展阶段，注重对建筑物检测技术和评估方法的研究，提出了破损检测、无损检测、物理检测等几十种现代检测技术，还提出了分析评价、综合评价、模糊评价等多种评价方法。

（3）80年代以来，则进入完善阶段，这一阶段中指定了一些列规范和标准，强调了综合评价，并引入知识工程，使结构损伤检测工作向着智能化方向迈进。

在国内，结构损伤诊断的研究工作起步较晚，但近年来发展非常迅速，在研究理论与方法方面提出了基于一类模式的状态识别技术、统计学习分类技术、全息谱技术、时序分析诊断技术、智能诊断技术等。结构损伤诊断技术已开始在国民经济重要生产部门中得到应用，并取得了显著的经济效益。

纤维增强复合材料以比强度高、比模量高等优良性能得到许多领域的重视。对其破坏过程和损伤机理的研究是复合材料及结构研制、设计与质量检验的重大课题。

文献【1】研究了芳纶/环氧复合材料在承受拉伸载荷时的损伤与断裂行为。发现不同损伤类型表现出不同的声发射特性，从声发射信号的某几种关联图中可以较好地判断损伤发生的类型，并可根据某些声发射特征参量值对临界承载值进行合理的确定。声发射技术是通过检测记录材料结构在受力状态下突然释放的应力波，判断结构内部损伤部位、损伤阶段、损伤机理和严重程度等。它的基本原理是利用材料结构表面布置传感器，将应力波转换为电信号，通过放大器将电信号放大进入声发射仪，再对这些信号进行数字处理。

文献【2】介绍了小波技术基本理论，回顾了小波技术在复合材料损伤检测中应用及其发展，提出了存在的问题，并对小波技术在复合材料损伤检测的应用进行了展望。小波分析是一种时变信号时—频两维分析方法，具有多分辨分析的特点，而且在时频两域都具有表征局部特征的能力。

文献【3】在试验研究的基础上，作者指出长期以来一直使用的CAI（冲击后压缩强度）的物理意义比较含混，有时可能误导材料研究和设计选材，同时提

F来表征损伤出应分别用典型层压板静压痕力—凹坑深度曲线的最大压痕力

max

阻抗性能，用凹坑深度—压缩破坏应变曲线门槛值CAIT（Compression failure strain After Impact Threshold）来表征损伤容限性能，同时给出了测试方法的建议。

文献【4】采用神经网络、小波变换并结合神经网络两种仿真方法，对复合材料损伤定位进行了定量化分析研究。结果表明，通过采用小波变换对信号进行预处理，可明显提高损伤位置的识别率。

文献【5】用T300碳纤维编织为三维四向编织体,编织角22°,用CVI化学气相渗法在950℃～1000℃沉积热解碳界面层、SiC基体。最终得到纤维体积分数约为40%、热解碳界面层厚度约0.2微米和空隙率为17 %的复合材料,表面SiC 涂层厚

度为50μm。基体由于热应力和外力会产生许多微裂纹,用单向陶瓷基复合材料裂纹计算公式可大致估算出3D2C/SiC 的基体开裂应力和裂纹间距。纤维束间的孔隙在蠕变中变形,孔隙表面基体易产生微裂纹,而且纤维束间的夹角不断改变。蠕变是损伤引起的,属于损伤蠕变机理。弯曲、断裂韧度、蠕变及疲劳等试验中,纤维束力图沿拉应力方向伸直,纤维束间相对滑动并产生损伤是细观主要的损伤机理。室温及疲劳循环应力低、循环周次多的断口粗糙度大,纤维拔出较长;高温及高应力、循环周次少的断口相对齐平,纤维拔出较短。纤维束与基体界面和纤维与基体界面的脱粘和滑动产生损伤中,以纤维束与基体之间的磨损产生的损伤为主要的,因此纤维束编织交叉处的损伤更大。

文献【6】对纤维增强聚合物基复合材料进行了损伤与断裂力学分析，建立了材料的模型，采用基体横向裂纹的剪切迟滞分析获得较好的基体开裂的定量分析结果；采用边界配置法计算各向异性材料裂纹体的应力强度因子，建立裂纹的扩展判据，并对纤维断裂进行了弹性分析Z针对玻璃纤维/酚醛复合材料层板进行了理论和实验分析，得到材质裂纹密度与刚度退化的相关曲线，实验结果验证了理论分析结果的正确性；得到应力强度因子S 随裂纹尺度的变化曲线和对纤维断裂和脱胶引起的刚度退化的计算结果。

文献【7】应用模态分析技术，分析复合材料拉伸破坏试验中声发射信号，提取复合材料不同破坏阶段的声发射源信号的特征，进行了有关复合材料损伤模式识别的工作。

文献【8】介绍了一种用lamb波对复合材料进行损伤检测的定位方法，该方法用HHT算法提取损伤特征，利用损伤处能量的衰减的特点，确定损伤位置；最后用实验验证该方法。研究结果表明：本文提出的损伤定位方法能有效地确定出在复合材料中的损伤。

文献【9】中采用神经网络建立了复合材料冲击损伤检测方法，运用遗传算法并结合神经网络对复合材料损伤检测的3个传感器布置进行了优化，结果得到了穷举法的验证。该遗传神经网络方法具有一般性，可有效地推广到类似的更多传感器位置优化问题。具有损伤自检测功能的智能复合材料是一个多传感器体系结构。对其传感器进行数目及位置优化，具有重要的使用价值，值得深入研究。

文献【10】利用声发射技术全程监测二维机织C/SiC复合材料拉伸实验，通过声发射多参数分析法和断口显微观察，结合材料拉伸应力-应变曲线，分析了二维机织C/ SiC 复合材料拉伸损伤演化过程和损伤机理。结果表明：材料拉伸损伤演化经历3个阶段：第一阶段为无损伤阶段，材料无损伤发生；第二阶段为损伤初始阶段，损伤主要为微裂纹开裂，并且微裂纹开裂基本上均匀发生在样品工作段；第三阶段为损伤加速阶段，损伤主要为宏观基体、界面开裂和纤维束断裂，并且集中发生在断口区域。损伤第二阶段与第三阶段的转换点在拉伸强度的