基于Lamb波和改进贝叶斯融合算法的CFRP边缘分层损伤分析

doi:10.19936/j.cnki.2096-8000.20240528.016

复合材料科学与工程 ›› 2024, Vol. 0 ›› Issue (5): 114-120.DOI: 10.19936/j.cnki.2096-8000.20240528.016

基于Lamb波和改进贝叶斯融合算法的CFRP边缘分层损伤分析

吕伟¹, 文学^1*, 付为刚², 唐靖昆¹

1.中国民用航空飞行学院航空电子电气学院,广汉618303;
2.中国民用航空飞行学院航空工程学院,广汉618303

收稿日期:2023-05-31 出版日期:2024-05-28 发布日期:2024-06-17
通讯作者: 文学(1999—),男,硕士,研究方向为航空器系统工程,86490984@qq.com。
作者简介:吕伟(1969—),男,硕士,副教授,研究生导师,研究方向为航空电子电气维修及可靠性技术。

Analysis of edge delamination damage of CFRP based on Lamb wave and improved Bayesian fusion algorithm

LÜ Wei¹, WEN Xue^1*, FU Weigang², TANG Jingkun¹

1. School of Avionics and Electrical Electronics, Civil Aviation Flight University of China, Guanghan 618303, China;
2. School of Aeronautical Engineering, Civil Aviation Flight University of China, Guanghan 618303, China

Received:2023-05-31 Online:2024-05-28 Published:2024-06-17

摘要/Abstract

摘要： 贝叶斯融合法在CFRP上的损伤定位分析结果比较好,但在传感器网络边缘区域会出现比较明显的定位误差。为解决原有算法对传感器网络边缘的分层损伤定位不精确的问题,分析了两种不同损伤因子构成的贝叶斯融合算法在CFRP上的损伤定位效果,验证了以ToF损伤因子形成的贝叶斯融合算法对CFRP损伤定位的可行性,以及贝叶斯融合算法对边缘分层损伤的定位精度;在以损伤因子DI所形成概率成像算法的基础上,以衰减更快的指数权重代替线性权重,将改进的概率成像算法重新代入以贝叶斯为框架的算法中形成一种新的贝叶斯融合算法。结果表明,与现有的融合重构算法相比,改进的融合重构算法至少将损伤定位精度误差减少了58%,定位误差不大于5 mm。

关键词: 贝叶斯融合, 碳纤维复合材料, 损伤因子, 指数权重, 边缘分层损伤, 定位精度

Abstract: Bayesian fusion method has good positioning results on damage of CFRP, but there will be obvious positioning errors in the sensor network edge area. In order to solve the problem that the original algorithm is inaccurate in the layered damage localization of the sensor network edge, firstly, the localization effect of Bayesian fusion algorithm composed of two different damage factors on damage of CFRP is analyzed in this paper, and the feasibility of Bayesian fusion algorithm formed by ToF damage factor on the damage localization and accurate for the edge layereddamage localization are verified. Then, on the basis of the probabilistic imaging algorithm formed by the damage factor DI, the linear weight is replaced by the exponential weight with faster attenuation, and the improved probabilistic imaging algorithm is re-substituted into the algorithm framed by Bayesian to form a new Bayesian fusion algorithm. The results show that compared with the existing fusion reconstruction algorithm, the improved fusion reconstruction algorithm reduces the error by at least 58%, and the positioning error is not more than 5 mm.

Key words: Bayesian fusion, CFRP, damage factor, exponential weight, edge layered damage, positioning accuracy

中图分类号:

TB332

吕伟, 文学, 付为刚, 唐靖昆. 基于Lamb波和改进贝叶斯融合算法的CFRP边缘分层损伤分析[J]. 复合材料科学与工程, 2024, 0(5): 114-120.

LÜ Wei, WEN Xue, FU Weigang, TANG Jingkun. Analysis of edge delamination damage of CFRP based on Lamb wave and improved Bayesian fusion algorithm[J]. COMPOSITES SCIENCE AND ENGINEERING, 2024, 0(5): 114-120.

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基于Lamb波和改进贝叶斯融合算法的CFRP边缘分层损伤分析

Analysis of edge delamination damage of CFRP based on Lamb wave and improved Bayesian fusion algorithm

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