导　　师： 叶茂;张芝芳

授予学位： 硕士

作　　者： ;

机构地区： 广州大学

摘　　要： 纤维增强复合材料FRP由于具有较高的比强度、比模量、可设计性、优越的抗疲劳性能、耐腐蚀性等,现已广泛应用于航空航天、建筑土木、海洋工程、能源交通等工程领域。FRP材料的主要应用形式之一是加筋板/壳结构,即在主体结构(层合板或壳)中通过一定的方式连接加强筋(层合材料),这样可极大地提高结构的承载能力,因而FRP加筋板结构也成为实际应用中最基本的结构形式之一。而该类结构在服役过程中很容易因砂石、冰雹、子弹或者维修工具掉落等中低速冲击而产生底板和加强筋之间的脱粘以及底板内部的分层,这些分层/脱层损伤将极大地弱化复合材料加筋板的承载能力,最终可导致结构在低于设计载荷水平下失效,造成严重的安全事故和重大的生命财产损失。因此,对在建筑土木、航空航天等重要工程领域有着广泛应用的FRP加筋板结构进行分层损伤的早期诊断和识别显得尤为重要。本论文以FRP复合材料加筋板为研究对象,通过对比分层损伤发生前后FRP加筋板的振动频率变化,来识别FRP加筋板中的分层损伤。构建了人工神经网络和优化算法两种逆向检测算法以利用FRP加筋板在损伤前后发生的一系列频率变化值来逆推出FRP加筋板中的分层位置和大小。分别采用数值验证和实验验证来双重检验两种算法识别分层损伤的精度和效率:(1)首先构建了加筋板的有限元模型,包含两种不同位置的分层损伤(加筋条与底板之间的分层和加筋板底板内的分层),并使用有限元模型产生的数值案例来检验两种逆向算法(数值验证);(2)设计制作了无损伤和含分层损伤的加筋板试件并进行模态测试获得了加筋板试件的实测频率值,再将实测数据用于两种逆向检测算法以预测FRP加筋板试件中的分层损伤(实验验证)。此外,还通过添加不同样本数量和不同干扰等级的噪声到�

关 键 词： 复合材料 加筋板 振动频率 损伤识别 逆向检测算法

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