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A progressive damage model-assisted GW-Gaussian process SHM method for complex composite damage quantification
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AI
DOI：10.1016/j.compositesb.2026.113770.png)
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摘要
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通过结构健康监测（SHM）对复合材料进行精确损伤量化对于航空航天结构寿命管理具有重要意义。然而，由于复合材料的异质性和各向异性，其损伤机制通常复杂且渐进，导致损伤演化具有显著分散性和多阶段性。为解决此问题，本文提出了一种结合基于高斯过程（GP）的概率模态转换和渐进损伤模型辅助的复合材料结构渐进损伤量化SHM新方法。通过评估损伤特征与GP预测分布之间的统计一致性，识别主导渐进损伤机制的转换。结合渐进损伤建模在捕捉整个损伤演化过程方面的辅助作用，建立模态依赖的GP概率模型以量化渐进损伤。基于主动导波（GW）-SHM，该方法在准静态剪切载荷下使用源自可重复使用运载火箭（RLV）重要承载部件的复合材料正交网格加筋板（带中心开孔）进行了验证，重点关注蒙皮-加强件脱粘及随后蒙皮开裂这两种此类结构的主导渐进损伤模式。验证结果表明，所提出的方法在200 kN载荷水平下能够有效识别脱粘到开裂的转换，并将脱粘面积量化误差控制在8.1%以内。进一步的敏感性分析证实了该方法在蒙皮-加强件界面关键属性±20%变化下的鲁棒性。
Keyword:
progressive damage quantification
Gaussian process
structural health monitoring
composite structures
guided wave
