一种复合材料圆柱壳结构分层损伤识别方法

本发明涉及结构损伤检测，尤其涉及一种复合材料圆柱壳结构分层损伤识别方法。

背景技术：

1、碳纤维增强聚合物等复合材料结构具有低密度、高比强度和耐腐蚀性等优点，被广泛应用于航空、航天、汽车和风电等领域。研究表明，由于复合材料层间断裂韧性低，分层是复合材料结构损伤的主要早期表现形式，会导致结构整体屈曲强度的降低，并且通常会迅速增长，可能导致结构在没有征兆的情况下突然失效。若不能及时发现和修复损伤，会降低复合材料结构使用寿命，增加装备的维修费用，甚至造成灾难性事故。因此，识别分层损伤对于确保复合材料结构的运行安全至关重要。

2、基于结构振动的损伤识别方法具有无基线、原位检测和成本低等优势，已成为结构损伤原位检测的主流方法。基于结构振动的损伤识别方法的基本原理是，由于损伤降低了局部刚度，因此可能会改变结构的动力学特性，如振动响应、模态参数等，因此可以通过识别动力学特性的变化有效检测结构损伤。但是目前基于结构振动的损伤识别方法尚有以下问题：(1)模态参数如固有频率的变化通常在损伤较为严重时才能被识别，并且固有频率是结构的一种整体特征，难以用于检测早期损伤和损伤定位。(2)模态振型需要密集的测量点，通常需要激光测振仪等设备支持，难以实现原位监测，且检测时间较长。(3)频率响应函数通常只表征激励点到响应点之间的局部状态，因此单一测点频率响应函数难以对损伤进行定位。(4)直接采用响应信号特征分析的方法受结构运行工况和环境的影响较大。(5)常见方法所用的损伤指标通常只能检测或定量评估损伤大小，难以对损伤进行定位。(6)常见用于损伤定位的方法也难以对损伤程度进行定量评估。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种复合材料圆柱壳结构分层损伤识别方法，实现对复合材料圆柱壳的原位检测，并实现对分层损伤的定位和定量评估等功能。

2、为实现上述发明目的，本发明提供一种复合材料圆柱壳结构分层损伤识别方法，包括以下步骤：

3、s1.基于复合材料圆柱壳建立多个有限元几何模型；其中，每个所述有限元几何模型中针对所述复合材料圆柱壳的分层损伤的损伤参数均不同；所述损伤参数包括：损伤面积、损伤位置；

4、s2.基于所述有限元几何模型设置传感器测点，以及，对所述有限元几何模型的一端施加用于产生随机振动的振动激励信号，并采集各所述传感器测点的振动加速度响应信号；

5、s3.基于所述振动激励信号和所述振动加速度响应信号，计算各所述传感器测点的频率响应函数；以及，在复数域内，计算各所述频率响应函数之间的pearson相关系数，并基于各所述pearson相关系数构造损伤特征拓扑图；

6、s4.对各所述损伤特征拓扑图进行归一化，获得含不同分层损伤的归一化的损伤特征拓扑图集合，以及，采用归一化的所述损伤特征拓扑图集合训练用于识别分层损伤位置的分层位置识别模型；

7、s5.以所述损伤特征拓扑图中的最大值作为损伤指标，并基于所述损伤指标与所述分层损伤中损伤面积之间的线性关系获取所述损伤指标与各所述分层损伤的损伤面积之间的线性系数集合；以及，

8、基于归一化的所述损伤特征拓扑图集合和所述线性系数集合训练用于识别不同所述分层损伤位置下所述损伤面积与所述损伤指标之间线性系数的线性系数识别模型；

9、s6.将待测的复合材料圆柱壳固定在振动台上，且在所述复合材料圆柱壳上布置多个mems加速度计，通过控制器对所述复合材料圆柱壳施加用于产生随机振动的实验振动激励信号，并基于所述mems加速度计采集其实验振动加速度响应信号；其中，所述mems加速度计在所述复合材料圆柱壳上的设置位置与所述有限元几何模型上的传感器测点一一对应；

10、s7.基于所述实验振动激励信号和所述实验振动加速度响应信号计算所述复合材料圆柱壳的实验损伤特征拓扑图；

11、s8.对所述实验损伤特征拓扑图进行归一化，并输入到所述分层位置识别模型中，获得所述复合材料圆柱壳的分层损伤的损伤位置；

12、s9.将归一化的所述实验损伤特征拓扑图输入到所述线性系数识别模型中，获得所述复合材料圆柱壳中分层损伤的损伤面积与损伤指标之间的线性系数；

13、基于所述线性系数、所述损伤指标与所述分层损伤中损伤面积之间的线性关系建立线性预测模型；

14、基于所述实验损伤特征拓扑图获取实验损伤指标，并将所述实验损伤指标输入所述线性预测模型以输出所述复合材料圆柱壳中分层损伤的损伤面积。

15、根据本发明的一个方面，步骤s1.基于复合材料圆柱壳建立多个有限元几何模型的步骤中，包括：

16、s11.基于所述复合材料圆柱壳的结构构建有限元模型；

17、s12.基于所述有限元模型分别构建所述有限元几何模型；其中，通过在所述有限元模型上设置不同的所述损伤参数，以获得多个所述有限元几何模型。

18、根据本发明的一个方面，步骤s12中，通过在所述有限元模型上设置不同的所述损伤参数，以获得多个所述有限元几何模型的步骤中，采用随机分配的方式改变所述损伤参数中的所述损伤面积和/或所述损伤位置，以获得不同的所述损伤参数。

19、根据本发明的一个方面，步骤s2中，基于所述有限元几何模型设置传感器测点的步骤中，包括：

20、s21.基于所述有限元几何模型的外形布置网格化的初始测点；

21、s22.采用多目标优化算法，以最大动能和最小传感器数量为目标函数对所述初始测点的布置位置和布置数量进行优化调整，并以优化调整后保留的所述初始测点为所述传感器测点。

22、根据本发明的一个方面，步骤s2中，对所述有限元几何模型的一端施加用于产生随机振动的振动激励信号的步骤中，所述振动激励信号为零均值单位方差的正态分布随机信号。

23、根据本发明的一个方面，步骤s3中，基于所述振动激励信号和所述振动加速度响应信号，计算各所述传感器测点的频率响应函数的步骤中，所述频率响应函数表示为：

24、h(ω)＝(-ω2m+iωc+k)-1

25、其中，m、c和k分别为质量矩阵、阻尼矩阵和刚度矩阵，ω为周期频率，h为频率响应函数，i为虚数单位；

26、步骤s3中，在复数域内，计算各所述频率响应函数之间的pearson相关系数，并基于各所述pearson相关系数构造损伤特征拓扑图的步骤中，取所述pearson相关系数的虚部构造所述损伤特征拓扑图；

27、所述损伤特征拓扑图的计算公式为：

28、

29、其中，frf为各所述传感器测点的频率响应函数，lm为取复数中的虚部，e为计算数学期望，和分别为第x、y个测点的频率响应函数的标准差，和分别为第x、y个测点的频率响应函数的均值，n为测点个数，cfdc为所述损伤特征拓扑图。

30、根据本发明的一个方面，步骤s4中，对各所述损伤特征拓扑图进行归一化的步骤中，对所述损伤特征拓扑图归一化的公式为：

31、ncfdc(x,y)＝2*(cfdcx,y-cfdcmin)/(cfdcmax-cfdcmin)-1

32、其中，ncfdc为归一化的所述损伤特征拓扑图，cfdcmin为cfdc中的最小值，cfdcmax为cfdc中的最大值；

33、步骤s4中，采用归一化的所述损伤特征拓扑图集合训练用于识别分层损伤位置的分层位置识别模型的步骤中，所述分层位置识别模型的输入为归一化的所述损伤特征拓扑图，输出标签为所述分层损伤的中心在所述有限元几何模型的圆柱坐标系中的坐标。

34、根据本发明的一个方面，步骤s5中，以所述损伤特征拓扑图中的最大值作为损伤指标，基于所述损伤指标与所述分层损伤中损伤面积之间的线性关系获取所述损伤指标与各所述分层损伤的损伤面积之间的线性系数集合的步骤中，包括：

35、s51.获取所述损伤特征拓扑图中的最大值，并以所述最大值作为所述损伤指标；其中，所述损伤指标公式为：

36、cfdci＝max(cfdc)

37、其中，cfdci为损伤指标；

38、s52.基于所述损伤指标与所述分层损伤中损伤面积之间的线性关系，并采用最小二乘方法估计不同所述分层损伤的损伤位置下所述损伤面积与所述损伤指标之间的线性系数，以获得所述线性系数集合。

39、根据本发明的一个方面，步骤s6中，基于所述mems加速度计采集其实验振动加速度响应信号的步骤中，采用多通道模数转换器同步采集多个所述mems加速度计所输出的所述实验振动加速度响应信号。

40、根据本发明的一个方面，步骤s9中，基于所述第一线性系数、所述损伤指标与所述分层损伤中损伤面积之间的线性关系建立线性预测模型的步骤中，所述线性预测模型表示为：

41、da＝a·cfdci+b

42、其中，a和b为所述线性预测模型的两个系数，da为所述损伤面积。

43、根据本发明的一种方案，本发明可以对复合材料圆柱壳结构进行原位检测，实现分层损伤的定位与定量识别，有助于保障复合材料圆柱壳结构的运行安全性。

44、根据本发明的一种方案，本发明采用mems加速度计对复合材料圆柱壳结构进行原位检测，操作方便，成本低，对结构影响小。

45、根据本发明的一种方案，所述损伤特征拓扑图包含了多测点频率响应函数之间的相关性信息，既可以用于损伤定位，也可以用于损伤定量评估，结合神经网络的方法可以实现对没有位置先验信息的分层损伤同时进行定位和定量识别。

46、根据本发明的一种方案，采用损伤特征拓扑图，而非一维损伤特征向量的形式，用于训练神经网络模型，充分发挥了神经网络处理二维图形的能力，可以提高结构损伤识别的精度。