基于电阻法的碳/环氧复合材料自诊断研究

摘要

近年来，碳纤维/环氧复合材料在工程中的应用迅猛增长，主要是代替传统的金属材料，用于飞机制造、汽车制造、造船等领域，特别是在航空、舰艇、核能等领域尤其受到重用。然而，在复合材料结构件的使用过程中有可能由于疲劳、过载、冲击而导致材料受到破坏，甚至导致整个结构件的报废，造成重大安全事故。并且，复合材料在生产过程中工艺不稳定，缺陷无法完全避免和检查，在使用过程中受冲击或疲劳等载荷的作用下极易发生损伤直至破坏，因此对碳纤维增强型复合材料进行损伤检测和实时监测显得尤为重要。 本论文主要针对航空用、由碳纤维布预浸料制成的复合材料，进行自诊断的基础研究。主要工作有： 首先，探讨了电极连接方式所导致电阻测量变化的关系，详细分析了各个影响因素，提出利用其电阻变化率来监测试样的受力状况，并通过实验验证了监测效果。 其次，文中还研究了复合材料在温度升高和降低过程中的电阻变化关系，并拟合得到了温度-电阻关系曲线方程。实验同时表明温升和温降过程中，电阻变化存在一定的差异。这些实验数据为诊断系统在宽温度范围内的适用性打下了基础。 最后，本文重点对复合材料在拉伸和弯曲条件下电阻变化与应力应变之间的关系进行了研究，实验数据显示，拉伸过程中，电阻变化呈升高趋势，并可分为三个阶段，相对应于材料的三种微观破坏程度。而弯曲试验中，试样在破坏前电阻变化不明显，只是在破坏瞬间电阻升高。文中还探讨了电阻变化与应变之间的数学关系。 在此基础上，论文将BP 神经网络应用于碳纤维复合材料的自诊断检测。选定了合适的检测思路，并利用MATLAB 开发了自适应BP 神经网络程序算法。该网络经过训练后，通过实验数据验证了其适用性。