仪器仪表学报

作者：刘小峰，张春兵，柏 林，陈兵奎

单位：刘小峰,1.重庆大学机械与运载工程学院,,张春兵,1.重庆大学机械与运载工程学院,,柏 林,1.重庆大学机械与运载工程学院,,陈兵奎,1.重庆大学机械与运载工程学院,

关键词：复合材料板;递归量化;损伤状态估计;定位成像;贝叶斯更新

基金：国家自然科学基金(51975067, 52175077)项目资助

针对复合材料损伤定位定量识别中损伤指数构建困难与损伤预测的不确定性问题,提出一种基于递归量化特征观测的损伤状态贝叶斯概率估计方法。该方法无需基准无损信号参考与损伤波包识别,采用Lamb波信号的递归量化分析(RQA)特征,从结构非线性动力学角度对复材板内部损伤进行观测,根据特征与损伤位置大小的相关性与单调性进行了敏感特征筛选。根据各传感路径信号的RQA特征与损伤形态参量间的线性/非线性关联特性,采用多变量二次交互模型建立了损伤状态的特征描述空间。综合考虑各传感路径中RQA特征对损伤观测的不确定因素,建立了复材板损伤状态的观测模型,采用贝叶斯更新算法对复材板损伤位置尺寸进行估计。复材板的脱层损伤仿真分析结果表明,本文提出方法无需分析结构损伤与Lamb波的复杂交互机制,就能同步实现复材板内部损伤的量化评估与定位分析,估计出的损伤位置大小在仿真模型的损伤参数设定值的75%置信区间内,损伤估计成像区域与仿真损伤区域相符合。复合材料板的疲劳损伤试验分析结果表明,采用本文方法经过24次迭代更新后,得到的损伤面积与大小完全覆盖了X射线扫描检测的真实损伤。该方法充分考虑了复材板损伤评估中的不确定因素,更加贴合复合材料结构损伤检测与评估的工程实际应用,具有较好的应用前景。

来源：2023年第1期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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