基于EFPI传感器的CFRP结构的冲击定位系统
Junsong Yu1,2, Zipeng Peng1, Linghui Gan1
1Key Laboratory of Nondestructive Testing, Ministry of Education, Nanchang Hangkong University, Nanchang 330063, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|February 26, 2025
概括
这项研究引入了碳纤维复合材料 (CFRPs) 的冲击定位系统,使用外部Fabry-Perot干扰度 (EFPI) 传感器. 开发的系统准确地检测和定位冲击,提高结构安全.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 结构健康监测 结构健康监测
- 复合材料工程 复合材料工程
背景情况:
- 碳纤维增强聚合物 (CFRP) 结构容易受到冲击损伤,通常在视觉上无法检测到,造成安全风险.
- 微观冲击引起的损伤可能会损害CFRP组件的结构完整性.
- 检测和定位冲击的可靠方法对于CFRP的安全和维护至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证CFRP结构的先进冲击本地化系统.
- 为了利用外部的Fabry-Perot干扰度 (EFPI) 传感器进行高速撞击信号检测.
- 提出一种新的本地化算法,将深度学习和注意力机制结合起来,以提高准确性.
主要方法:
- 实施EFPI传感器来捕获冲击诱导的应变波.
- 使用强度调制技术进行高速信号解调.
- 开发一个影响局部化模型,将能量比终点检测与CNN-BIGRU-Attention网络集成在一起.
- 使用沙猫群优化算法优化模型参数.
主要成果:
- 拟议的CNN-BIGRU-Attention模型有效地利用来自EFPI传感器的到达时间差 (TDOA).
- 集成了一个注意力机制,以优先考虑附近传感器的TDOA数据.
- 在400毫米×400毫米的CFRP板上进行实验验证,平均撞击定位误差为8.14毫米.
- 该系统在局部化影响方面表现出有效和令人满意的性能.
结论:
- 开发的基于EFPI的影响本地化系统为监控CFRP结构提供了一个有前途的解决方案.
- 结合EFPI传感和CNN-BIGRU-Attention模型,在撞击探测和定位方面提供了高精度.
- 这项技术通过识别隐藏的损坏,提高了CFRP组件的安全性和可靠性.
