聲發(fā)射檢測(cè)技術(shù)在材料斷裂損傷中的研究進(jìn)展與展望

唐婷婷 趙 博 劉曉迪 續(xù)宏毅 王立賢 代 強(qiáng)

（1.中國特種設(shè)備檢測(cè)研究院 北京 100029）

（2.中國石油大學(xué)（北京）克拉瑪依校區(qū) 克拉瑪依 834000）

現(xiàn)代材料主要包括金屬材料、高分子材料和非金屬復(fù)合材料等，是構(gòu)成航空航天、能源、交通、化工等各工業(yè)領(lǐng)域的基礎(chǔ)。工程材料在長期服役過程中極易由疲勞、蠕變、腐蝕等損傷行為引發(fā)斷裂，是目前造成設(shè)備失效的最主要模式之一。為保證使用的安全性和可靠性，減少災(zāi)難性事故，對(duì)材料損傷與斷裂的檢測(cè)和識(shí)別與定位是確保工業(yè)設(shè)備安全服役的重要環(huán)節(jié)。

材料在發(fā)生損傷時(shí)會(huì)釋放能量并產(chǎn)生應(yīng)力波，該過程被稱為聲發(fā)射（Acoustic Emission）現(xiàn)象[1]。通過采集材料損傷時(shí)釋放的聲發(fā)射信號(hào)實(shí)現(xiàn)材料狀態(tài)的無損檢測(cè)即為聲發(fā)射檢測(cè)技術(shù)。聲發(fā)射檢測(cè)技術(shù)的特點(diǎn)是能夠?qū)崟r(shí)采集由材料內(nèi)部發(fā)出的聲能信號(hào)，無須外部激勵(lì)，它的信號(hào)來源于材料缺陷本身，屬于動(dòng)態(tài)無損檢測(cè)技術(shù)中的一種。材料在非彈性形變、馬氏體相變、應(yīng)力腐蝕和加工過程產(chǎn)生裂紋等損傷時(shí)均存在聲發(fā)射現(xiàn)象，因此，聲發(fā)射檢測(cè)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于材料斷裂損傷的檢測(cè)[2]。聲發(fā)射技術(shù)可以通過捕捉材料的全周期聲能信號(hào)對(duì)材料的損傷狀況進(jìn)行詳細(xì)分析，并根據(jù)其聲能信號(hào)的差異對(duì)材料發(fā)生的損傷類型進(jìn)行判斷，同時(shí)能夠結(jié)合不同的工況對(duì)材料的損傷狀態(tài)進(jìn)行更深入的分析。

目前，材料損壞的表征或評(píng)估主要通過樣品分析和無損檢測(cè)方法進(jìn)行。樣品分析方法是從工程構(gòu)件上切割部分材料，并分析機(jī)械性能[3]、化學(xué)成分等，以評(píng)估損壞狀態(tài)和剩余壽命。無損檢測(cè)方法是指使用聲發(fā)射[4]、紅外光譜[5]、太赫茲[6]和超聲波[7]技術(shù)來檢測(cè)和評(píng)估工程材料的缺陷和損壞狀態(tài)。與樣品分析方法相比，無損檢測(cè)方法更適用于工業(yè)設(shè)備的快速和大規(guī)模測(cè)試。

傳統(tǒng)的無損檢測(cè)方法無法識(shí)別材料損傷早期形成的微尺度和納米尺度缺陷。它們只檢測(cè)宏觀缺陷，如裂縫、夾雜物和孔隙。對(duì)于設(shè)計(jì)良好的工程構(gòu)件，材料早期的微觀損傷很大部分決定了工程構(gòu)件的使用壽命。聲發(fā)射檢測(cè)技術(shù)可以克服傳統(tǒng)無損檢測(cè)方法的缺點(diǎn)，有效地表征材料微觀結(jié)構(gòu)的變化，如位錯(cuò)演化和微裂紋萌生。本文對(duì)近年來聲發(fā)射檢測(cè)技術(shù)在材料斷裂損傷中的相關(guān)研究進(jìn)行了綜述。

1 聲發(fā)射檢測(cè)技術(shù)原理

聲發(fā)射檢測(cè)技術(shù)作為無損檢測(cè)方法的一種，簡單、高效、快速，不需要復(fù)雜的制樣過程，可以接收材料或零件內(nèi)部的聲發(fā)射源產(chǎn)生的聲波信號(hào)，是工業(yè)發(fā)展進(jìn)程中必不可少的高效工具。聲發(fā)射檢測(cè)方法與其他無損檢測(cè)方法的特點(diǎn)相比所具有的優(yōu)點(diǎn)[8]：1）動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，聲發(fā)射檢測(cè)到的能量來源于被測(cè)物體本身，可根據(jù)采集的特征信號(hào)分析材料的損傷類型、損傷程度以及在線監(jiān)控，在發(fā)生災(zāi)難性破壞之前，及時(shí)地對(duì)損傷進(jìn)行預(yù)警；2）檢測(cè)區(qū)域范圍較大，可用于對(duì)材料結(jié)構(gòu)整體探測(cè)；3）應(yīng)用廣泛，不受材料外觀影響，可以對(duì)不同形狀構(gòu)件進(jìn)行檢測(cè)，適用于大部分材料；4）被動(dòng)檢測(cè)，監(jiān)測(cè)過程中材料發(fā)生的信號(hào)不會(huì)對(duì)儀器本身產(chǎn)生不利影響；5）對(duì)環(huán)境要求不高，很多惡劣環(huán)境下都可以進(jìn)行檢測(cè)，如高低溫、強(qiáng)紫外線、有毒、易燃易爆等環(huán)境。

聲發(fā)射是指在外力或內(nèi)力的作用下，材料或部件的局部缺陷由于應(yīng)力集中而釋放能量，導(dǎo)致變形、材料內(nèi)部結(jié)構(gòu)斷裂，或內(nèi)部張力超過彈性極限并進(jìn)入不可逆塑性變形階段，快速釋放能量的局部現(xiàn)象發(fā)射瞬時(shí)彈性波[7-8]，表示材料內(nèi)部積蓄的能量以機(jī)械波的形式快速釋放的過程，聲發(fā)射技術(shù)檢測(cè)原理如圖1所示。

圖1 聲發(fā)射技術(shù)檢測(cè)原理

聲發(fā)射檢測(cè)的一般原理：材料、器件或構(gòu)件的聲發(fā)射源產(chǎn)生彈性波以應(yīng)力波的形式傳播，彈性波經(jīng)過微短的時(shí)間從材料內(nèi)部傳播至材料表面，其表面產(chǎn)生機(jī)械振動(dòng)，機(jī)械振動(dòng)產(chǎn)生的位移信號(hào)由聲發(fā)射傳感器探測(cè)到，通過具有壓電晶片的聲發(fā)射傳感器的耦合轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘?hào)，對(duì)采集的信號(hào)源進(jìn)行定位、定性、判斷分析，從而解釋被檢件內(nèi)部缺陷情況如裂紋、夾雜物、氣泡或氣孔等有效信息，在此基礎(chǔ)上人們?cè)賹?duì)材料內(nèi)聲發(fā)射源的特征參數(shù)做主成分分析和聚類分析確定材料的損傷類型。

2 數(shù)據(jù)處理與分析

從目前的研究現(xiàn)狀來看，基于聲發(fā)射技術(shù)的材料損傷機(jī)理研究中廣泛應(yīng)用參數(shù)分析、波形分析和模式識(shí)別等方法。

2.1 參數(shù)分析法

參數(shù)分析法主要是根據(jù)采集的聲發(fā)射信號(hào)的特征進(jìn)行分析，如圖2所示，聲發(fā)射信號(hào)發(fā)出的參數(shù)包括振鈴計(jì)數(shù)、振幅、能量、持續(xù)時(shí)間和上升時(shí)間等[9]，可以分析這些參數(shù)的2種組合之間的相關(guān)性，例如聲發(fā)射事件及其振幅之間的相關(guān)圖，以及聲發(fā)射參數(shù)及其持續(xù)時(shí)間之間的相關(guān)圖。

圖2 聲發(fā)射信號(hào)簡化波形參數(shù)的定義

參數(shù)分析法分析速度快，在當(dāng)前應(yīng)用中相對(duì)成熟，但其假設(shè)有局限性[10]。假設(shè)聲發(fā)射信號(hào)以一定的固定速度傳播，實(shí)驗(yàn)的可重復(fù)性低，接收信號(hào)受外部環(huán)境影響。不同材料的聲波傳播模式不同，聲發(fā)射參數(shù)只描述了一些波形特征，因此用參數(shù)分析法來表征和分析聲發(fā)射源特性是不準(zhǔn)確的。

2.2 波形分析法

波形分析指的是處理通過時(shí)域波形或頻譜特征獲得信號(hào)的信息。由于聲發(fā)射信號(hào)的隨機(jī)性，在時(shí)域上進(jìn)行觀察分析很難取得與聲發(fā)射源相關(guān)的重要信息，圖3為聲發(fā)射信號(hào)的時(shí)域圖和頻域轉(zhuǎn)換圖[11]。在進(jìn)行小波分析之前，需要首先采用快速傅里葉變換（Fast Fourier Transform，以下簡稱FFT）得到信號(hào)的各個(gè)特征。FFT的原理如下：

圖3 聲發(fā)射突發(fā)型信號(hào)

式中：

X（k）——離散頻譜的第k個(gè)值；

x(n)——時(shí)域采樣的第n個(gè)值。

近年來基于小波變換的信號(hào)分析研究頗多，小波分析具有良好的時(shí)頻局部化特性，可實(shí)現(xiàn)信噪分離，時(shí)域-頻域結(jié)合的信號(hào)分析方法可以實(shí)現(xiàn)同時(shí)對(duì)聲發(fā)射信號(hào)的時(shí)域和頻域特性進(jìn)行提取，從而獲得聲發(fā)射源的信息與特征，以下為小波變換理論。圖4為聲發(fā)射信號(hào)的小波變換思路。

圖4 聲發(fā)射信號(hào)的小波變換思路

設(shè)x(t)∈L2(R),L2(R)表示平方可積的實(shí)數(shù)空間[11]，φ（t）為基本小波，則x(t)的小波變換定義為：

式中：

WTx（a,b）——函數(shù)x（t）的連續(xù)小波變換表達(dá)式；

φa,b（t）——基本母小波位移與尺度伸縮，稱為一個(gè)小波序列；

a——尺度因子（a≠0）；

b——位移。

注：上標(biāo)*代表取共軛

2.3 模式識(shí)別法

模式識(shí)別法是借助計(jì)算機(jī)技術(shù)在已經(jīng)提取樣本特征的基礎(chǔ)上對(duì)樣本進(jìn)行分類。主要步驟有數(shù)據(jù)預(yù)處理、提取并選擇特征頻率，然后選擇適當(dāng)?shù)姆诸惼鱗12]。模式識(shí)別法可以幫助確定聲波（聲發(fā)射）信號(hào)和損傷之間的關(guān)系，并確定損傷類型，但樣本的特性有限，無法確定復(fù)雜環(huán)境下的干擾源。模式識(shí)別流程如圖5所示。

圖5 模式識(shí)別流程圖

3 研究進(jìn)展與應(yīng)用現(xiàn)狀

3.1 金屬材料

金屬材料損傷產(chǎn)生的聲發(fā)射信號(hào)容易受到外界因素的影響，因此接收到的金屬材料損傷的聲發(fā)射信號(hào)成分異常且非常復(fù)雜，在處理原始信號(hào)的工序上也會(huì)更加困難。大多數(shù)金屬材料的塑性變形、裂紋的產(chǎn)生與擴(kuò)展、斷裂、馬氏體相變等動(dòng)態(tài)過程中均伴隨著聲發(fā)射現(xiàn)象[13]。通過對(duì)聲發(fā)射信號(hào)的采集、處理、分析和研究，可以推斷出材料內(nèi)部的形態(tài)變化、逆轉(zhuǎn)失效機(jī)理，從而根據(jù)聲發(fā)射規(guī)律開展災(zāi)害預(yù)測(cè)等工程應(yīng)用[14]。結(jié)構(gòu)失效始于一系列變形，包括彈性和塑性區(qū)域，并貫穿裂紋擴(kuò)展的整個(gè)過程。裂紋擴(kuò)展通常發(fā)生在單調(diào)向上加載（脆性和韌性斷裂）、循環(huán)加載（疲勞裂紋擴(kuò)展）或應(yīng)力腐蝕期間[15]。對(duì)材料疲勞斷裂產(chǎn)生的聲發(fā)射源的研究發(fā)現(xiàn)，聲發(fā)射源包括位錯(cuò)引起晶粒屈服的塑性變形，包括屈服應(yīng)力附近和屈服前的位錯(cuò)運(yùn)動(dòng)、滑移變形和晶界滑移、屈服應(yīng)力下的微裂紋、顆粒斷裂、塑性變形和裂紋擴(kuò)展[16]。其中，典型的聲發(fā)射源為位錯(cuò)運(yùn)動(dòng)和塑性變形、裂紋形成和擴(kuò)展、塑性斷裂、脆性斷裂和疲勞斷裂。斷裂失效是金屬結(jié)構(gòu)件失效的主要類型，迫切需要一種在線監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)件裂紋的方法。研究證實(shí)，根據(jù)聲發(fā)射信號(hào)的振幅分布或頻譜斜率變化以及斷裂力學(xué)參數(shù)如裂尖張開位移（CTOD）、應(yīng)力強(qiáng)度因子K等參數(shù)，可評(píng)估材料的斷裂韌性[17]。

Zhang等人[18]使用聲發(fā)射在線監(jiān)測(cè)燃?xì)廨啓C(jī)葉片的工作狀態(tài)，對(duì)燃?xì)廨啓C(jī)葉片和TC11鈦合金板進(jìn)行了基于聲發(fā)射監(jiān)測(cè)的疲勞裂紋擴(kuò)展實(shí)驗(yàn)。利用聲發(fā)射參數(shù)確定裂紋擴(kuò)展階段的方法，建立了累積聲發(fā)射命中率與疲勞裂紋長度之間的關(guān)系，提出了一種基于聲發(fā)射能量預(yù)測(cè)裂紋擴(kuò)展程度和殘余疲勞壽命的方法。門進(jìn)杰等人[19]通過聲發(fā)射經(jīng)歷圖分析探討了2205雙相不銹鋼聲發(fā)射振鈴計(jì)數(shù)及能量與試件裂縫發(fā)展程度的關(guān)系。圖6為燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)葉片試樣的幾何形狀，圖7為燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)葉片樣本采集的聲發(fā)射信號(hào)的波形和頻譜，分析可知，由于試件出現(xiàn)宏觀微裂紋，在微裂紋萌生階段會(huì)有少量聲發(fā)射振鈴計(jì)數(shù)和能量產(chǎn)生；在裂紋穩(wěn)定擴(kuò)展階段，裂紋端口不斷張開和閉合導(dǎo)致內(nèi)部孔洞累積變大，釋放大量能量；在裂紋擴(kuò)展至斷裂階段，試件應(yīng)力集中嚴(yán)重，失穩(wěn)斷裂瞬間聲發(fā)射活躍度迅速上升，釋放出大量能量。

圖6 燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)葉片試樣的幾何形狀

圖7 燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)葉片樣本采集的聲發(fā)射信號(hào)的波形和頻譜

3.2 高分子材料

高分子材料結(jié)構(gòu)具有多樣性，賦予其良好的物理/化學(xué)性能，但復(fù)雜的結(jié)構(gòu)特征帶來的微觀不均勻性也導(dǎo)致聚合物材料中聲發(fā)射信號(hào)的巨大差異。在聲發(fā)射技術(shù)對(duì)高分子材料斷裂的檢測(cè)應(yīng)用中存在2個(gè)核心問題：1）研究聚合物材料中聲發(fā)射信號(hào)傳播特性，進(jìn)而通過數(shù)學(xué)處理獲取噪聲發(fā)射源的位置；2）在高分子材料失效破壞的過程中屏蔽冗雜的無關(guān)變量，對(duì)其非線性的斷裂過程進(jìn)行識(shí)別，進(jìn)而建立精確的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行失效預(yù)測(cè)。有研究表明：對(duì)于高分子材料斷裂，聲發(fā)射技術(shù)可以成為識(shí)別斷裂行為和認(rèn)知斷裂過程的有效檢測(cè)手段，并結(jié)合斷裂力學(xué)開展應(yīng)用。

張秘等人[20]研究了在高分子材料中的聲發(fā)射信號(hào)傳播特性。利用門限值和小波分析的閾值去噪法對(duì)聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行噪音處理。以亞克力板為研究對(duì)象，通過破鉛實(shí)驗(yàn)對(duì)聲發(fā)射源進(jìn)行了模擬，并對(duì)聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行了閾值和小波分析去噪。分析了聲發(fā)射信號(hào)在聚合物材料中的衰減規(guī)律，得到了聲發(fā)射波在不同角度下的傳播速度變化規(guī)律。然后通過線性定位實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了聲波速度的有效性。為聚合物材料聲發(fā)射故障源的準(zhǔn)確定位奠定了基礎(chǔ)。張陸佳等人[21]提出一種聲發(fā)射信號(hào)特征提取及纖維種類診斷的模型。首先對(duì)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，對(duì)聲發(fā)射信號(hào)作小波分析降噪后利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法（EEMD）分解信號(hào)；主成分分析（PCA）法提取信號(hào)的頻率特征，最后最小二乘支持向量機(jī)法（LSSⅤM）分類識(shí)別斷裂類型，提出了一種聲發(fā)射信號(hào)特征提取和纖維類型診斷模型，用于識(shí)別纖維拉伸斷裂的類型，為進(jìn)一步研究混紡紗拉伸斷裂過程中纖維斷裂的時(shí)間提供依據(jù)。李濤等人[22]驗(yàn)證了基于聲發(fā)射信號(hào)的PE塑料失效，主成分分析法模糊預(yù)測(cè)的可行性。采用主成分分析模糊預(yù)測(cè)技術(shù)對(duì)PE拉伸失效情況進(jìn)行模糊預(yù)測(cè)，為PE失效類型和PE管道監(jiān)測(cè)方法的研究提供參考。

3.3 非金屬復(fù)合材料

復(fù)合材料有著比強(qiáng)度高、比剛度高、模量大、可設(shè)計(jì)性強(qiáng)、減震性能好、耐腐蝕等出色的性能優(yōu)點(diǎn)[23]，是性能優(yōu)越的工程材料，近年來廣泛應(yīng)用于航空航天、能源、交通、化工等各領(lǐng)域并飛速發(fā)展。復(fù)合材料的多種損傷機(jī)制，導(dǎo)致材料的機(jī)械性能退化和結(jié)構(gòu)的最終失效[24]。增強(qiáng)相和界面的存在是非金屬復(fù)合材料區(qū)別于傳統(tǒng)非金屬材料的明顯特征，同時(shí)常帶來材料明顯的各向異性，導(dǎo)致非金屬復(fù)合材料的損傷和斷裂機(jī)制異常復(fù)雜。從宏觀損傷破壞模式看，目前學(xué)術(shù)界公認(rèn)的非金屬復(fù)合材料損傷可以分為基體開裂、增強(qiáng)相斷裂、界面開裂以及界面分層4種[25]，各種損傷破壞模式可能單獨(dú)發(fā)生，也可能結(jié)合在一起發(fā)生。對(duì)于聲發(fā)射檢測(cè)技術(shù)在復(fù)合材料中的應(yīng)用，目前存在2個(gè)問題：1）各向異性造成聲信號(hào)在材料中傳播的復(fù)雜性，影響損傷定位的精確性；2）基體、界面和增強(qiáng)相的相互作用造成斷裂信號(hào)的復(fù)雜性，難以準(zhǔn)確識(shí)別斷裂特征。現(xiàn)有研究多針對(duì)以上2個(gè)問題開展。

林松等人[26]研究高性能國產(chǎn)聚酞亞胺纖維在復(fù)合氣瓶上的使用，并表征其與進(jìn)口碳纖維的性能差異。分別采用聚酞亞胺纖維、進(jìn)口T300、T700和T800碳纖維纏繞成型復(fù)合氣瓶，做靜水壓爆破壓力試驗(yàn)進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn)，并引入聲發(fā)射檢測(cè)技術(shù)監(jiān)測(cè)和分析靜水壓過程中的損傷信號(hào)。探索高強(qiáng)度PI纖維在纏繞航空航天壓力容器中的應(yīng)用。李偉等人[27]通過寬帶傳感器記錄指向不同纖維的復(fù)合材料拉伸斷裂時(shí)發(fā)出的聲信號(hào)，對(duì)FRP復(fù)合材料試件拉伸破壞過程的聲發(fā)射全程進(jìn)行監(jiān)測(cè)，結(jié)合力-位移曲線、聲發(fā)射撞擊累計(jì)數(shù)-時(shí)間變化曲線和聲發(fā)射三維參數(shù)圖，分析FRP復(fù)合材料拉伸損傷的聲發(fā)射特性，并統(tǒng)計(jì)分析復(fù)合材料聲發(fā)射信號(hào)的幅度，實(shí)現(xiàn)及時(shí)檢測(cè)復(fù)合材料的有害活動(dòng)性缺陷，并確定發(fā)生損傷的載荷、部位及其嚴(yán)重程度。陶進(jìn)等人[28]研究聲發(fā)射信號(hào)來判斷ACCC損傷類型。對(duì)試件進(jìn)行了三點(diǎn)彎曲試驗(yàn)，并通過聲發(fā)射同時(shí)檢測(cè)損傷情況。在生產(chǎn)線圈的過程中，ACCC線-碳纖維復(fù)合芯可能會(huì)產(chǎn)生纖維體積分布不均、纖維與樹脂基體界面結(jié)合不良、樹脂基體固化不良等缺陷。利用三點(diǎn)彎曲試驗(yàn)使碳ACCC導(dǎo)線纖維復(fù)合芯在三點(diǎn)彎曲損傷條件下進(jìn)行聲發(fā)射監(jiān)測(cè)。對(duì)ACCC導(dǎo)線碳纖維復(fù)合芯彎曲監(jiān)測(cè)、電力運(yùn)輸?shù)谋Ｕ嫌幸欢ǚe極作用。

李昕等人[29]使用聲發(fā)射技術(shù)實(shí)時(shí)跟蹤含有預(yù)定義斷裂、低粘附性或剝離缺陷的玻璃纖維復(fù)合試樣的破壞過程，為預(yù)測(cè)GFRP復(fù)合材料缺陷的發(fā)生和發(fā)展提供有力證據(jù)。林松等人[30]研究材料的損傷演化機(jī)理，為深入研究3D-NC/SiC復(fù)合材料損傷斷裂行為提供依據(jù)。劉哲軍等人[31]在4種C/E復(fù)合材料NOL環(huán)試樣的拉伸試驗(yàn)過程中研究其聲發(fā)射特性得出材料強(qiáng)度、模量和纏繞過程都對(duì)材料損傷過程的聲發(fā)射次數(shù)、信號(hào)幅度和持續(xù)時(shí)間有顯著影響。沈書乾等人[32]通過波分解獲得信號(hào)的波頻譜。不同頻帶中的能量分布可以有效區(qū)分不同的損傷信號(hào)，并實(shí)現(xiàn)不同損傷信號(hào)的特征提取，以確定碳纖維復(fù)合材料的損傷類型。張勇禎等人[33]基于改進(jìn)遺傳算法的無監(jiān)督聚類方法對(duì)聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行識(shí)別，通過監(jiān)測(cè)纖維在不同拉伸破壞強(qiáng)度下所產(chǎn)生的聲發(fā)射信號(hào)，統(tǒng)計(jì)分析不同的聲發(fā)射模式的特征及其演化過程，結(jié)合斷口分析損傷機(jī)制與聲發(fā)射的關(guān)系，得出纖維斷裂事件所產(chǎn)生的聲發(fā)射信號(hào)聚類中心能量參數(shù)能反映纖維/基體界面的結(jié)合強(qiáng)度。邢廣懷等人[34]基于概率熵統(tǒng)計(jì)分析方法研究了材料損傷演化產(chǎn)生的聲發(fā)射信號(hào)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)行為，準(zhǔn)確評(píng)價(jià)了碳纖維三維編織復(fù)合材料的力學(xué)行為和損傷特性，為該復(fù)合材料的無損檢測(cè)和壽命評(píng)估提供了技術(shù)支持。

4 結(jié)論與未來展望

聲發(fā)射檢測(cè)技術(shù)已經(jīng)成為分析材料斷裂損傷的有效手段，在構(gòu)件損傷監(jiān)測(cè)與維修輔助方面具有廣闊的研究前景，它在線監(jiān)控材料損壞程度，實(shí)時(shí)向系統(tǒng)發(fā)出警報(bào)，并標(biāo)記材料內(nèi)部缺陷的位置。材料的損傷類型會(huì)受應(yīng)用場(chǎng)合的影響，在目前的研究狀態(tài)下，模式識(shí)別是一種有前景的方法，主要是因?yàn)槁暟l(fā)射技術(shù)記錄的數(shù)據(jù)包含太多參數(shù)，如上升時(shí)間、振幅、持續(xù)時(shí)間、峰值頻率等，使參數(shù)和損傷模式之間難以直接關(guān)聯(lián)。因此，通過模式識(shí)別技術(shù)，采用計(jì)算方法根據(jù)聲信號(hào)樣本的特征將樣本進(jìn)行歸類劃分，是目前聲發(fā)射檢測(cè)技術(shù)對(duì)材料斷裂損傷認(rèn)知的研究重點(diǎn)。

模式識(shí)別技術(shù)關(guān)鍵在于特征設(shè)計(jì)、特征提取和模型訓(xùn)練3部分，傳統(tǒng)的模式識(shí)別技術(shù)主要方法為聲特征信號(hào)與材料斷裂的機(jī)理對(duì)偶解析。近年來由于全波形采集功能的實(shí)現(xiàn)，聲信號(hào)數(shù)據(jù)樣本大量增加，模式識(shí)別技術(shù)開始由人工學(xué)習(xí)逐漸轉(zhuǎn)向機(jī)器學(xué)習(xí)，因此帶來以下幾個(gè)問題，亟須解決：1）需要大量的人為干預(yù)來發(fā)現(xiàn)和建立特征設(shè)計(jì)，以表征損傷信號(hào)的損傷；2）現(xiàn)有的基于淺層機(jī)器學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練方法，如k-means聚類分析，需要分析師具有豐富的經(jīng)驗(yàn)；3）特征設(shè)計(jì)、特征提取和模型訓(xùn)練這3個(gè)階段不能同時(shí)優(yōu)化。

深度學(xué)習(xí)[35]可以很好地克服上述問題，它可以提供一種在多個(gè)抽象級(jí)別自動(dòng)學(xué)習(xí)特征的有效方法，由于其強(qiáng)大的非線性映射能力、自學(xué)習(xí)能力、自適應(yīng)能力、信息并行處理能力等特點(diǎn)，深度學(xué)習(xí)必將成為聲發(fā)射技術(shù)檢測(cè)材料損傷問題的有力輔助工具，并在現(xiàn)有技術(shù)的挑戰(zhàn)突破和材料非線性復(fù)雜的微觀損傷問題的探索上發(fā)揮重要作用。人工智能的發(fā)展有助于提高損傷識(shí)別率與診斷性能，聲發(fā)射檢測(cè)技術(shù)對(duì)材料的損傷識(shí)別可以從不同算法中受益。