利用多传感器检测技术对螺栓连接层压结构的安全性进行评估

《COMPOSITE STRUCTURES》：Structural safety assessment of bolted joint laminate using multi-sensor detection

研究提出结合多传感器检测与损伤计算的螺栓连接结构安全评估方法。环形应变传感器检测孔周应变并建立机器学习模型准确预测外部拉伸载荷（误差<14.53%和8.33%），智能螺栓监测轴向力评估松动或过紧状态，数值模型分析载荷耦合效应对损伤初始与分布的影响。

　　

易工|李向莉|周睿|廖淼|刘胜

华中科技大学机械科学与工程学院，武汉430074，中国

摘要

螺栓接头被广泛用于连接和固定航空结构中的碳纤维增强聚合物层压板。然而，由于螺栓松动或层压板承受损伤，该结构容易发生故障。目前，很少有研究能够准确检测外部载荷并评估故障状态。在这项研究中，我们提出了一种结合多传感器检测和损伤计算的方法，用于螺栓接头层压板的安全评估。具体来说，开发了一种环形应变传感器来检测孔周围的应变分布。根据检测模型，利用这些结果可以预测拉伸载荷的大小和方向，其准确性很高（误差分别小于14.53%和8.33%）。然后，使用智能螺栓监测螺栓的轴向力，并用于评估接头故障模式，如松动或过紧。多传感器的检测结果用于利用数值建模进行损伤计算。结果表明，轴向力和拉伸载荷的耦合效应显著影响损伤的起始和分布。

引言

螺栓接头结构具有安装方便、可靠性高和承载能力强的优点，因此被广泛用于连接和固定碳纤维增强聚合物（CFRP）层压板[1]，[2]。典型应用包括：飞机机翼-机身连接、航空发动机和风力涡轮机叶片的组装、汽车电池箱，如图1所示。然而，由于螺栓挤压层压板导致的应力集中，使得结构容易发生故障，并可能造成灾难性损坏[3]，[4]。常见的故障模式包括层压板的损伤和螺栓松动[5]，[6]。目前，许多研究结合实验和仿真来分析螺栓接头结构的损伤行为，包括损伤容忍度和环境影响[7]，[8]，[9]，[10]，[11]。然而，这些研究中缺乏针对多种故障模式的监测方法，这使得难以对航空航天结构进行安全评估。

结构健康监测（SHM）技术是评估结构安全性的有效方法[12]，[13]。对于穿孔层压板，一种常见的方法是在接头结构上粘贴传感器以捕获损伤信号[3]，[14]。例如，在层压板的螺栓和孔之间嵌入了涡流阵列，根据线圈信号的变化来评估损伤的大小和位置[3]。使用压电陶瓷（PZT）引入超声波信号，并在层压板内部传播。接收到的信号变化用于评估孔周围的损伤[14]。然而，这些方法通常成本较高，涉及复杂的数据处理，并且在检测外部载荷方面的能力有限。柔性应变传感器具有数据处理简单和适用范围广的优点，适用于SHM。例如，将高灵敏度的MXene/CNTs薄膜传感器粘贴在层压板表面，以检测孔周围的压缩应变，有效预测了结构故障[15]。然而，这种方法仅提供了损伤状态的定性分析，并不能用于估计外部载荷。

机器学习（ML）模型凭借强大的回归算法，可以建立传感器信号与结构监测之间的复杂映射关系[16]，[17]。例如，使用倾斜光纤布拉格光栅（FBG）同时测量层压板中的应变和温度变化。与传统的解耦矩阵方法相比，ML模型显著提高了测量准确性和适应性[18]。此外，利用ML辅助的压电传感器阵列可以预测冲击载荷，包括能量和位置[19]。这种方法不依赖于传感器的放置位置，实现了对传感器覆盖区域以外的层压板的监测。然而，上述研究适用于层压板内部的载荷检测，而不是更脆弱的螺栓结构。

数值模拟用于螺栓接头的损伤计算，包括损伤的起始和分布[20]，[21]，[22]。外部载荷条件是影响螺栓接头结构损伤预测准确性的基本边界参数。例如，开发了螺栓CFRP-铝接头的数值模型，使用线性损伤演化来预测层内损伤，揭示了拉伸载荷下的故障模式和损伤过程[20]。此外，还开发了数值模型来研究单螺栓接头和双螺栓接头结构的损伤机制[21]。参数研究用于分析边缘距离和螺栓间距对损伤分布的影响。然而，这些研究忽略了螺栓轴向力对损伤分布的影响，导致结果不准确。使用施加夹紧力和拉伸载荷的数值模型来计算损伤过程，结果表明夹紧力的增加显著提高了最终承载强度[22]。通过对螺母施加位移获得等效夹紧力，结果显示由于孔周围产生的应力，结构的疲劳寿命得到了延长[23]。这些研究表明，使用考虑夹紧力的数值模型可以更准确地预测损伤过程。在服役过程中，测量拉伸载荷和夹紧力对于评估结构安全性至关重要。

总之，目前用于螺栓接头结构安全评估的方法功能单一，难以准确预测损伤的起始和分布。为了解决这些挑战，本研究提出了一种结合多传感器检测和损伤计算的方法，用于螺栓接头结构的安全评估。首先，设计了一种环形传感器来测量孔周围的应变分布，并开发了基于ML的检测模型来准确预测外部拉伸载荷。其次，使用智能螺栓监测轴向力的大小并分析连接故障行为，如螺栓松动和过紧。最后，建立了一个考虑轴向力影响的数值模型，利用两个传感器的检测结果来准确评估层压板中的损伤起始和分布。所提出的方法有效预测了螺栓接头的各种故障模式，为航空航天结构的安全评估提供了一种可行的方法。

部分摘录

用于结构安全评估的多传感器检测方法

由于螺栓挤压导致的应力集中，孔边缘容易发生故障。很少有研究能够准确检测外部载荷并评估故障状态。在这项研究中，我们提出了一种结合多传感器检测的损伤计算方法，用于螺栓接头层压板的安全评估。具体来说，该结构由CFRP层压板、环形应变传感器和智能螺栓组成，如图2所示。

环形传感器的性能分析

为了分析环形传感器的性能，对一个测量区域进行拉伸并计算电阻变化率。通过调整弹性基底和导电颗粒之间的重量比，可以获得不同灵敏度的传感器。灵敏度是一个关键的性能参数，由电阻变化率来表征。结果表明，随着GNP含量的减少，灵敏度提高，如图7(a)所示。

结论

本研究提出了一种结合多传感器检测的损伤计算方法，用于穿孔层压板中螺栓接头的安全评估。使用环形应变传感器和智能螺栓分别检测拉伸载荷和轴向力。检测结果通过数值模型用于损伤计算。具体结论如下：

• 1.
  设计了一种环形柔性应变传感器来检测孔周围的应变分布。检测结果

CRediT作者贡献声明

易工：撰写——原始草稿、验证、方法论、数据整理。李向莉：调查。周睿：软件。廖淼：撰写——原始草稿、方法论。刘胜：监督、资金获取、概念化。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能会影响本文报告的工作。