使用基于人工鱼群算法的CNT线传感器对编织复合材料的损坏监测
Hongxia Wang1,2, Yungang Jia3, Minrui Jia1,2
1Engineering Teaching Practice Training Center, Tiangong University, Tianjin 300387, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|August 26, 2023
概括
本研究介绍了碳纳米管 (CNT) 线传感器,用于航空航天复合材料的智能结构健康监测. 人工鱼群算法优化了传感器的位置,提高了损坏检测准确性和系统可靠性.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 航空航天工程 航空航天工程
- 传感器技术 传感器技术
背景情况:
- 航空航天领域的传统结构健康监测 (SHM) 方法面临着局限性和假设.
- 碳纳米管 (CNT) 线传感器为内部损伤检测提供了一种新的方法.
- 将传感器集成到复合结构中是先进的SHM的关键.
研究的目的:
- 使用CNT线传感器开发用于航空航天部件的智能SHM系统.
- 优化CNT线传感器的配置,以有效监测损坏.
- 通过先进的监控,提高航空航天结构的安全性和可靠性.
主要方法:
- 在3D编织碳纤维复合材料中集成的CNT线传感器的制造.
- 应用人工鱼群算法 (AFSA) 来确定最佳的传感器位置和数量.
- 在3D编织复合材料上的实验模拟具有各种损伤类型 (透,线条,折叠线).
主要成果:
- 使用AFSA优化CNT线传感器配置证明适用于3D编织复合材料的损坏监测.
- 实验定位误差始终低于1毫米 (0.2240.510毫米).
- 实现最大面积的最小传感器覆盖范围,降低系统成本并提高准确性.
结论:
- 优化为AFSA的CNT线传感器系统有效地监测航空航天复合材料的内部损伤.
- 开发的方法提高了SHM的准确性,可靠性和成本效益.
- 这种方法有助于提高航空航天领域的安全和完整性保证.
