T700碳纤维复合材料渐进损伤声发射特性分析

发布时间：2017-06-30 10:15

  本文关键词：T700碳纤维复合材料渐进损伤声发射特性分析，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：碳纤维复合材料以其高比强度、比模量,性能可设计、易于整体成形等诸多优点被广泛应用于军事、民用等领域,如在航天火箭、飞机、导弹、风电叶片等制造中作为结构材料、功能材料或结构与功能集成材料,并且呈逐渐从简单零部件、次承力部件向大型复杂结构件、主承力结构件转化的趋势。然而其在制造成型、二次机加工、在役使用、修理等环节的无损检测亟待解决,尤其在役服务CFRP结构件,在恶劣环境或复杂工况下可能导致重大财产损失和安全事故。因此开展碳纤维复合材料无损检测研究,及时有效地发现、预测碳纤维复合材料损伤失效显得尤为重要。碳纤维复合材料损伤过程中出现的基体开裂、界面分层和纤维断裂破坏均伴有明显的声发射特征,损伤失效形式与声发射信号间存在着一定的对应关系,应用声发射技术能及时有效地检测分析这一损伤破坏过程。本文研究内容如下:(1)有限元模拟分析对单向铺层T700碳纤维复合材料试件径向拉压损伤过程和[0°/90°]14、[45°/-45°]14铺层T700碳纤维复合材料层合板屈曲渐进损伤过程进行有限元模拟分析,研究分析了各损伤失效过程,确定了损伤过程中的失效形式。(2)实验研究对单向铺层T700碳纤维复合材料试件径向拉压损伤和[0°/90°]14、[45°/-45°]14铺层T700碳纤维复合材料层合板屈曲渐进损伤进行声发射监测实验研究,研究了各损伤破坏过程中的声发射特性,建立了损伤失效形式与声发射信号间的联系。(3)基于BP神经网络的模式识别研究选取典型基体开裂、界面分层、纤维断裂信号进行参数、波形、频谱、小波包分析,提取特征向量,以此为输入设计训练BP神经网络,实现了对T700碳纤维复合材料损伤声发射信号的模式识别,宏观了解了该损伤失效过程,为声发射监测预报碳纤维复合材料损伤失效提供了实验依据。
【关键词】：碳纤维复合材料 T700 渐进损伤 声发射 有限元分析
【学位授予单位】：东北石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TB33
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 创新点摘要7-10
• 第一章 绪论10-19
• 1.1 课题的研究背景及意义10-13
• 1.1.1 碳纤维复合材料无损检测的意义10
• 1.1.2 碳纤维复合材料损伤机理10-11
• 1.1.3 碳纤维复合材料损伤常用检测方法11-13
• 1.2 声发射检测技术在碳纤维复合材料检测中的研究13-16
• 1.2.1 声发射检测技术简介13-14
• 1.2.2 声发射技术在碳纤维复合材料检测中的研究现状14-15
• 1.2.3 碳纤维复合材料渐进损伤研究的意义15-16
• 1.3 模式识别在碳纤维复合材料损伤检测中的研究16-18
• 1.3.1 模式识别简介16
• 1.3.2 模式识别在碳纤维复合材料损伤检测中的研究现状16-18
• 1.4 本文主要研究内容18-19
• 第二章 T700碳纤维复合材料径向拉压损伤特性分析19-37
• 2.1 T700碳纤维复合材料径向拉压损伤有限元分析19-28
• 2.1.1 创建有限元分析模型19-22
• 2.1.2 有限元模拟结果分析22-28
• 2.2 T700碳纤维复合材料径向拉压实验28-30
• 2.2.1 试件28
• 2.2.2 径向拉压实验28-30
• 2.3 结果分析30-35
• 2.3.1 微观损伤分析30-31
• 2.3.2 损伤声发射信号参量分析31-32
• 2.3.3 波形分析32-33
• 2.3.4 频谱分析33
• 2.3.5 小波包分析33-35
• 2.4 本章小结35-37
• 第三章 T700碳纤维复合材料屈曲渐进损伤特性分析37-60
• 3.1 T700碳纤维复合材料屈曲渐进损伤有限元分析37-50
• 3.1.1 T700碳纤维复合材料层合板剪切损伤有限元分析37-44
• 3.1.2 T700碳纤维复合材料层合板弯曲损伤有限元分析44-50
• 3.2 T700碳纤维复合材料屈曲渐进损伤实验50-53
• 3.2.1 试件及夹具50-51
• 3.2.2 屈曲渐进损伤实验51-53
• 3.3 结果分析53-59
• 3.3.1 力学损伤特性分析53-56
• 3.3.2 损伤声发射信号参数分析56-58
• 3.3.3 损伤定位58-59
• 3.4 本章小结59-60
• 第四章 T700碳纤维复合材料损伤BP神经网络模式识别60-69
• 4.1 BP人工神经网络简介60-63
• 4.1.1 BP神经网络结构60-61
• 4.1.2 BP神经网络算法原理61-63
• 4.2 BP神经网络设计63-64
• 4.3 BP神经网络训练64-65
• 4.4 BP神经网络在T700碳纤维复合材料损伤模式识别中的应用65-68
• 4.5 本章小结68-69
• 结论与展望69-70
• 参考文献70-74
• 发表文章目录74-75
• 致谢75-76

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