基于增强内积矩阵的PMI泡沫夹层结构损伤检测

作者：田鑫海; 王乐

来源：工程力学, 2022, 1-13.

• 结构损伤检测
• PMI泡沫夹层结构
• 内积矩阵
• 增强内积矩阵
• 卷积神经网络

聚甲基丙烯酰亚胺（Polymethacrylimide,PMI）泡沫夹层复合材料结构因其独特的力学性能而广泛应用于航空航天领域，如何快速、准确、低成本地检测面板与芯材的脱粘损伤对结构安全使用具有重大意义，然而传统的基于超声波的无损检测技术由于PMI泡沫的吸声特性难以有效地检测到此类结构的脱粘损伤，本文探索基于振动响应测试的方法在PMI泡沫夹层结构损伤检测中的可行性及有效性。以振动时域响应相关性分析建立的结构损伤特征——内积矩阵（inner product matrix, IPM）为基础，通过将不同激励点下计算得到的IPM进行堆叠，提出了增强内积矩阵（enhanced inner product matrix, EIPM）的概念，并以EIPM为卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）的输入、PMI泡沫夹层结构的损伤状态为输出，建立了基于EIPM及CNN的结构损伤检测方法。PMI泡沫夹层悬臂梁结构的脱粘损伤检测仿真算例及实验验证结果表明，所提方法在3个及以上测点时的平均识别准确率均在99%以上，且与基于IPM的方法相比，EIPM方法具有更好的收敛速度和稳定性。

• 单位
  西北工业大学