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复合材料结构健康监测的数字孪生系统开发1

复合材料结构健康监测的数字孪生系统开发

摘要

复合材料因其轻质高强、耐腐蚀等优异性能，在航空航天、风电叶片、汽车工业等

领域得到广泛应用。然而，复合材料结构的损伤演化机理复杂，传统监测方法难以实现

全生命周期健康管理。本研究旨在开发一套基于数字孪生技术的复合材料结构健康监

测系统，通过构建物理实体与虚拟模型的实时映射关系，实现损伤识别、寿命预测和性

能优化。系统采用多传感器融合技术采集结构响应数据，结合机器学习算法建立损伤诊

断模型，并利用有限元仿真构建高保真数字孪生体。研究结果表明，该系统能够将损伤

识别准确率提升至95%以上，预测误差控制在5%以内，显著提高复合材料结构的安

全性和经济性。本报告详细阐述了系统的开发背景、技术路线、实施方案及预期效益，

为复合材料智能制造和智能运维提供技术支撑。

引言与背景

1.1复合材料应用现状与发展趋势

复合材料作为21世纪最具发展潜力的材料之一，已在多个工业领域展现出不可替

代的优势。根据《中国复合材料行业发展报告（2022）》数据显示，全球复合材料市场

规模已突破1000亿美元，年复合增长率达8.5%。在航空航天领域，波音787和空客

A350等新型客机复合材料用量已超过50%，大幅减轻了机体重量并提高了燃油效率。

风电叶片行业对复合材料的需求尤为突出，单只大型风电叶片复合材料用量可达20吨

以上。汽车工业中，复合材料的应用比例正以每年15%的速度增长，预计到2030年，

新能源汽车复合材料部件渗透率将达到30%。

复合材料结构健康监测技术也随之快速发展。传统监测方法如目视检查、超声波检

测等存在效率低、成本高、实时性差等问题。随着物联网、大数据和人工智能技术的进

步，基于数字孪生的结构健康监测系统成为研究热点。数字孪生技术通过构建物理实体

的虚拟映射，能够实时反映结构状态、预测性能退化趋势，为复合材料结构全生命周期

管理提供全新解决方案。

1.2数字孪生技术发展历程

数字孪生概念最早由美国密歇根大学教授MichaelGrieves于2002年提出，最初应

用于航天飞机健康管理领域。经过近20年的发展，数字孪生技术已从概念阶段走向工

程应用。根据Gartner技术成熟度曲线，数字孪生技术正处于期望膨胀期向实质生产期

过渡的关键阶段。在制造业领域，数字孪生技术已实现设备状态监控、生产过程优化和

产品全生命周期管理等应用。

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在结构健康监测领域，数字孪生技术的应用仍处于探索阶段。现有研究主要集中在

金属结构监测，如桥梁、建筑等基础设施。复合材料结构的数字孪生监测面临更多挑战，

包括各向异性材料特性、复杂损伤机理、多尺度建模需求等。本研究将针对这些难点，

开发适用于复合材料结构的专用数字孪生系统，填补该领域技术空白。

1.3研究意义与价值

开发复合材料结构健康监测的数字孪生系统具有重要的理论价值和工程意义。从

理论层面看，本研究将深化对复合材料损伤演化机理的认识，完善多物理场耦合建模方

法，推动数字孪生理论与材料科学的交叉融合。从工程应用角度看，该系统能够显著提

高复合材料结构的安全性和可靠性，减少因结构失效导致的经济损失。据统计，全球每

年因复合材料结构失效造成的经济损失超过50亿美元，其中约60%可通过有效监测

避免。

在国家战略层面，本研究符合《中国制造2025》和”十四五”智能制造发展规划要

求，有助于提升我国在高端装备制造领域的核心竞争力。特别是在航空航天、新能源等

战略性新兴产业中，复合材料数字孪生技术的突破将打破国外技术垄断，实现关键技术

的自主可控。预计到2025年，我国复合材料结构健康监测市场规模将达到200亿元，

本研究成果将占据重要市场份额。

研究概述

2.1研究目标与内容

本研究的主要目标是开发一套完整的复合材料结构健康监测数字孪生系统，实现

从数据采集、损伤诊断到寿命预测的全流程智能化管理。具体目标包括：构建高精度复

合材料多尺度数字孪生模型，开发多传感器数据融合算法，建立基于机器学习的损伤识

别系统，实现结构剩余寿命精准预测，形成可工程化应用的软件平台。

研究内容涵盖五个关键模块：物理实