承载吊挂结构用嵌入式3D打印压阻式传感器的部件级集成、实时应变监测与冗余加载异常检测

《Sensors and Actuators A: Physical》：Component-level integration of embedded 3D-printed piezoresistive sensors for real-time strain monitoring of a load-bearing pylon structure

　　

3D打印(3D-printed)传感器已成功嵌入复杂承载结构(load-bearing structure)。多材料打印(multi-material printing)同时统一了结构组件与传感组件。计算机模型(computer models)准确定位高应力区域以实现传感器精确布置。嵌入式传感器(embedded sensors)可靠地实时监测结构变形与应变(strain)。冗余传感器网络(redundant sensor network)成功检测到意外的隐藏加载误差(hidden loading errors)。

研究人员针对结构健康监测（Structural Health Monitoring, SHM）在航空与土木基础设施中评估应力重分布、变形和损伤萌生的需求，指出传统金属箔应变计易脱粘、受环境暴露影响且难以安装于复杂轮廓，光纤布拉格光栅（Fiber Bragg Grating, FBG）网络成本高、系统复杂且脆弱；嵌入式FDM压阻式传感器具有无缝应变传递、降低气动干扰和内部封装潜力。然而，现有研究多集中于标准化、孤立试样，近期研究推进材料配方、渗流网络优化和信号补偿，但几何复杂、承载结构中的部件级部署仍严重不足；对2014年至2026年3月76项3D打印柔性应变传感器研究的系统综述也确认，报道的传感器架构仍以标准化试样几何为主，集成到复杂承载部件后的性能研究很少。由于内部传感器永久封装、无法后制造维护，需要冗余传感网络保持单点失效下的诊断能力。UPS Flight 2976事故中疲劳裂纹导致左发动机和吊挂从机翼分离，凸显关键载荷传递节点在常规间隔检查下的脆弱性，以及机翼吊挂子组件内部自感知的必要性。因此，研究人员将预表征的压阻式传感器从标准试样推进到多材料、几何复杂承载吊挂子组件，开展部件级集成与实时阶梯载荷监测。

研究人员基于Stefanovic报道的参考设计建立吊挂承载结构（Load-Bearing Structure, LBS）三维CAD模型，使用有限元分析（Finite Element Analysis, FEA）识别高应变热点，在CAD中规划传感器嵌入与端子布线，并通过多材料熔融沉积建模（Fused Deposition Modeling, FDM）将结构宿主和导电传感元件一次性共制造，随后以同步数字图像相关（Digital Image Correlation, DIC）和电阻测量进行力学测试验证。结论是嵌入式网络可在真实结构中实时跟踪应变，并检测理想FEA无法预见的非理想加载异常。其意义在于衔接实验室试样表征与部件级结构评估，为全尺寸多材料自感知子组件建立基准。

关键技术方法（约250字）：研究人员采用SolidWorks构建缩放吊挂LBS并导入ABAQUS/Explicit进行均质各向同性线弹性FEA，材料属性为E=2.309 GPa、ν=0.354、ρ=1149.929 kg/m³，采用C3D10 M单元，全局尺寸1.0 mm并局部细化，通用接触采用法向硬接触和罚摩擦μ=0.2，下端固定、上端施加20 mm纵向位移。传感器采用Musa et al.已有拓扑的0.5缩放版本，含三个端环、迹线宽1.0 mm、迹线间距1.07 mm、层厚0.16 mm、有效长度15 mm。制造采用Ultimaker S7 IDEX多材料FDM，结构聚乳酸（Polylactic Acid, PLA）与炭黑掺杂导电PLA共挤出，100%填充，0.4 mm喷嘴，层高0.1 mm，喷嘴210 °C、热床60 °C，速度30 mm/s。测试采用EMIC DL-30000 UTM、50 kN载荷传感器，3D-DIC（CSI Ace 5.0 MP，Vic-3D，5 Hz）与RIGOL DM858E两线电阻测量同步，Python多线程数据采集约30–50 Hz。加载包括2 mm/min至200 N准静态校准斜坡，以及由15 s加载、10 s保载、5 s加载、10 s保载和剩余50 s加载组成的阶梯协议。原文未涉及样本队列来源；本研究为实验室缩放原型。

研究结果：
4.1 数值与实验全场验证（Numerical vs. Experimental full-field validation）：通过FEA与DIC比较，FEA识别出靠近约束和几何过渡处的高应变热点，DIC在失效前局部峰值约1.93%处的热点空间位置与FEA拓扑一致；实验应变场呈明显不对称，归因于夹具/离轴加载，冗余传感器可实时检测。结论：FEA可定性可靠地指导候选传感器嵌入位置。
4.2 实验应变场时空演化（Spatiotemporal evolution of the experimental strain field）：通过12个加载阶段的DIC全场映射，观察到弹性起始阶段、热点发展与不对称显现阶段、渐进局部化与失效前饱和阶段。高应变区不宏观迁移，而始终位于预测坐标并逐步增强。结论：基于早期预测应力拓扑布置传感器网络在整个加载剖面中有效。
4.3 嵌入式传感器响应（Embedded sensor response）：通过单次准静态校准斜坡，其灵敏度以应变片系数（Gauge Factor, GF）表征；后部对称传感器1和2的基线电阻R₀分别为16.679 kΩ和14.104 kΩ，GF分别为1.64和1.80，R²分别为0.9017和0.8916；前部传感器3和4的R₀分别为17.680 kΩ和18.900 kΩ，GF分别为5.68和2.27，R²分别为0.9756和0.9613。后部传感器灵敏度与线性一致；前部传感器灵敏度显著分歧，尽管个体线性高，归因于寄生弯曲、导电路径取向、层界面质量和应变传递效率差异。未开展重复加载-卸载、形式迟滞和多循环退化测试。
4.4 实时阶梯载荷监测能力（Real-time step-load monitoring capability）：通过50 s阶梯加载时间序列，相对电阻变化（ΔR/R₀）无相位偏移或时间滞后地跟踪DIC应变真值，保载期电阻稳定、短期蠕变/基线漂移小。结论：集成架构在静态和阶梯变化条件下具备实时监测能力。

讨论部分：
5.1 实验边界条件对应变对称性和传感器响应的影响：FEA在理想刚性约束和纯轴向拉伸下预测完全对称应变，实验夹具公差和FDM聚合物在测试装置中的贴合动态引入轻微离轴失配和寄生弯曲矩。GF差异不能由局部应变幅值解释，因为GF计算已归一化；差异更可能源于导电路径取向、层界面不完全键合、制造变异和局部应变传递效率。冗余传感器阵列检测到测试装置引起的非预期加载异常，而非材料或结构损伤；该结果本身不构成已验证的损伤检测能力。
5.2 压阻同步与动态跟踪保真度：阶梯测试显示施加机械应变与压阻输出之间相位偏移可忽略，说明优化多线程数据采集架构和炭黑掺杂PLA压阻特性足以即时捕获离散结构事件。保载期电阻稳定，100%填充结构宿主约束过度聚合物链松弛，减轻软导电聚合物常见压阻蠕变。前部传感器虽受非对称应变，但时间响应仍与局部应变场同步；GF对局部载荷路径和微结构敏感，而时间跟踪保真度较稳健。
5.3 制造挑战与原型局限：从标准试样到三维结构部件，受FDM打印各向异性、边界约束和Toolpath限制。作者前期试样中平面压阻传感器GF可达59；部件中导电迹线需多层堆叠并封装于复杂轮廓，垂直Z向沉积引入层间接触电阻，破坏连续炭黑渗流网络，提高基线电阻并促进多材料边界应力屏蔽。均质连续体FEA未显式建模导电PLA/PLA界面和栅线取向，但DIC确认宏观热点一致。
5.4 局限性与应用范围：测试对象为缩放实验室PLA原型，承受至200 N准静态拉伸；全尺寸飞机吊挂为金属或先进复合材料，承受数十kN多轴载荷。PLA与航空航天合金、铝锂合金、连续纤维增强复合材料（如CFRP）及高温PEEK、PEKK、ULTEM等存在热加工和热膨胀不匹配。实验仅限低速准静态拉伸和短期阶梯加载，未研究高周疲劳、多轴弯曲、振动和声学载荷。DIC只测外表面，传感器位于结构中面，寄生弯曲导致表面与中面应变偏差；未建立表面到嵌入应变传递函数，因此所得灵敏度是有效部件级GF而非固有材料属性。环境和热效应未显式研究，导电聚合物复合材料可能对温度和水分敏感；实际部署需参考传感器或温度解耦算法。PLA仅作为低成本、可打印基线，不声称航空飞行部署；向认证航空硬件转化需迁移至高性能、飞行级基体并加入热补偿。

结论翻译：
本研究成功展示了一个实验室规模的概念验证，并对完全嵌入、3D打印的压阻式传感器网络在缩放结构吊挂替身中的全面实验验证。通过利用多材料FDM将导电PLA传感元件整体封装在结构PLA宿主中，有效缓解了传统加装SHM系统的粘接脱粘和环境退化等固有局限。
建立了数值-实验框架以验证自感知架构。预测性FEA绘制结构在标称拉伸载荷下的宏观应变拓扑，定位传感器布置的最佳空间坐标，同时避开几何应力集中。随后DIC全场光学验证从物理上证实这些预测模型，确认所识别应变热点的空间准确性并验证多材料嵌入策略。
本研究的主要实验发现来自结构对非理想实验边界条件的响应。理想数值模型预测纯轴向拉伸下对称应变分布，但物理测试装置固有引入轻微离轴失配，诱导寄生弯曲矩。关键的是，嵌入式冗余传感器网络实时独立检测到该物理不对称；对称成对传感器表现出不同局部响应，并与DIC捕获的光学真值密切匹配。
该行为突出嵌入式传感网络的诊断能力。集成传感器通过测量部件实际机械状态，成功检测到数学理想化数值模型无法预见的非预期加载异常。
最终，该工作弥合实验室规模试样表征与部件级结构评估之间的差距。通过将3D打印压阻式传感器从标准化试样过渡到多材料结构替身，本研究建立部件级嵌入式应变监测的实验室基准，为未来全尺寸、多材料自感知子组件研究奠定清晰基础。未来研究将在此框架上，使自感知架构承受长期循环疲劳和多轴环境谱，以评估其运行耐久性。