基于玻璃钢储罐老化损伤的检测技术探索与应用.pptxVIP

基于玻璃钢储罐老化损伤的检测技术探索与应用;Contents;;;;;Contents;9;1、建立了红外-复合材料多缺陷成像定位方法

通过数值模拟与实验验证，确定了分层、渗漏、气孔等缺陷引起的温度场演化规律，明晰了红外无损检测激励方式与参数，首次实现了玻璃钢材质5mm厚度范围内缺陷的快速定位。;;1、建立了红外-复合材料多缺陷成像定位方法

形成缺陷特征红外热波自动智能量化检测方法一套，可实现现场缺陷的快速识别、精准量化。;

;2、建立了声发射-复合材料分层开裂检测方法

基于不同树脂材料的不同老化状态，探索含缺陷试件的力学性能过程中的应变信号分析（DIC）。;第一阶段：0s-18s，AE累积能量曲线无明显变化，DIC主应变曲线逐渐上升，损伤程度较弱，主要发生基体开裂，伴随少量纤维断裂；

第二阶段：18s-70s，声发射累积能量曲线增速明显后趋于平稳，DIC主应变曲线保持原有增速，损伤程度稍有增强，试件胶层发生破坏；第三阶段：70s-100s，声发射累计能量曲线增速平稳，DIC主应变曲线增速较大，损伤程度加深，试件发生界面分层破坏；

第四阶段：100s-120s，声发射累计能量曲线和DIC主应变曲线增速急剧增加，损伤程度最重，试件发生大量纤维断裂，结构失效。;湿热老化状态下，试件老化弯曲破坏分为三个阶段：

第一阶段：0s-165s，声发射能量曲线逐渐增长，DIC主应变曲线逐渐上升，损伤程度较弱，主要发生基体开裂，伴随少量的纤维断裂；第二阶段：165s-313s，声发射能量曲线和DIC主应变曲线增速加快，损伤程度加深，试件发生胶层破坏和界面分层破坏；

第三阶段：313s-486s，声发射累计能量曲线和DIC主应变曲线急剧增长，损伤程度最重，试件发生大量纤维断裂，彻底失效；;声发射b值：声发射事件数和幅值分布的总斜率，;声发射熵：从信号强度角度反映结构损伤的严重程度。;2、建立声发射-复合材料分层开裂检测方法

通过评估纤维断裂引起的临界点损伤b值、熵值变化，建立了等级划分评估矩阵，构建了基于量化共轭梯度网络（SCG）建立智能识别模型，实现了分层、开裂损伤严重程度的判定。;3、建立了电容成像-树脂吸水率检测方法

基于树脂老化后吸水引发材料介电常数变化的原理，通过理论分析与有限元仿真，建立了电极宽度、间距、激励信号波长与穿透深度间的对应关系，形成了基于电容成像的材料老化渗漏检测技术。;

;3、建立了电容成像-树脂吸水率检测方法

基于初代检测样机信号稳定性差、测量结果受扰动以及集成度低、不便于现场应用问题，重新进行软、硬件系统模块化设计与开发。;电源模块;4、建立了声阻抗-树脂孔隙率检测方法

基于树脂老化导致孔隙率增大的失效机理，建立了声阻抗玻璃钢老化检测方法，开发了基于能量窗的首波信号提取算法，实现了分辨率为100μs声阻抗时域采集，确保了老化孔隙率的精准表征。;4、建立了声阻抗-树脂孔隙率检测方法

基于初代样机复合材料传感器难以加载、检测效率低、影响信号传输等问题，设计了传感器曲率调节装置及多方位旋转装置，实现不同曲率多方位测量。重新研发信号处理算法，实现信号采样率、灵敏度、传感器距离参数的优化设置，提高检测精度。;4、建立了声阻抗-树脂孔隙率检测方法

自主研发了声阻抗样机，最小测量曲率半径为2m，传感器定位精度＞90%，实现了基于声阻抗的储罐周向老化表征。;;;Contents;;;;;Contents;;;;汇报结束，谢谢

敬请批评指正