張勇禎, 童小燕, 姚磊江, 李斌, 白國棟

基于改進(jìn)遺傳算法的C/SiC拉伸損傷聲發(fā)射模式識別

張勇禎1,2, 童小燕1, 姚磊江1, 李斌1, 白國棟1,2

(西北工業(yè)大學(xué) 1. 無人機(jī)特種技術(shù)國防科技重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室; 2. 航空學(xué)院, 西安 710072)

采用層次聚類及基于改進(jìn)遺傳算法的無監(jiān)督模式識別方法, 對2D-C/SiC復(fù)合材料常溫拉伸試驗(yàn)過程的聲發(fā)射數(shù)據(jù)進(jìn)行分析, 結(jié)合試樣斷口的掃描電鏡(SEM)照片, 得到拉伸過程中5類損傷模式及其典型聲發(fā)射特征參數(shù)。通過對各類損傷的能量分布、累計事件數(shù)和累計能量的分析, 研究C/SiC復(fù)合材料的損傷演化過程, 發(fā)現(xiàn)其過程可分為基體微裂紋和界面失效為主的初始損傷階段、基體微裂紋停滯導(dǎo)致層間剝離及纖維失效占主導(dǎo)地位的裂紋飽和階段、基體長裂紋和界面失效為主的損傷積累發(fā)展階段和纖維束大量失效的宏觀斷裂階段。

C/SiC; 聲發(fā)射; 改進(jìn)遺傳算法; 無監(jiān)督聚類; 損傷

連續(xù)纖維增韌碳化硅(C/SiC)具有良好的高溫性能, 在航空發(fā)動機(jī)、燃?xì)廨啓C(jī)、空天飛行器等熱結(jié)構(gòu)中有廣闊的應(yīng)用前景[1-3]。它的損傷破壞過程存在復(fù)雜的微觀機(jī)制和交互作用, 傳統(tǒng)的力學(xué)實(shí)驗(yàn)和微觀觀察無法對材料損傷演化過程進(jìn)行在線監(jiān)測, 難以對材料的損傷演化機(jī)制進(jìn)行準(zhǔn)確描述。通過聲發(fā)射技術(shù)可以探測材料內(nèi)部結(jié)構(gòu)變化產(chǎn)生的瞬時彈性波, 對材料內(nèi)部各種損傷模式、損傷演化過程實(shí)現(xiàn)在線監(jiān)測, 準(zhǔn)確地反映材料的服役性能[4-6]。

然而C/SiC材料失效過程會產(chǎn)生大量、復(fù)雜的聲發(fā)射信號, 如何將這些信號與材料的損傷機(jī)制關(guān)聯(lián)起來, 就成為需要解決的關(guān)鍵問題, 即要建立可靠的聲發(fā)射模式識別方法[7]。由于缺少足夠的先驗(yàn)知識, 對聲發(fā)射信號的識別主要依靠無監(jiān)督的聚類算法, 結(jié)合材料損傷物理機(jī)制, 建立聲發(fā)射與損傷模式的映射[8-12]。MOMON S等[9]采用聚類分析方法得出了復(fù)合材料在高溫環(huán)境(700~1200 ℃)下的損傷模式; 童小燕等[10]通過采用K-均值聚類算法對常溫拉伸試驗(yàn)下C/SiC復(fù)合材料的聲發(fā)射信號特征參數(shù)進(jìn)行了研究。黃喜鵬等[11-12]通過K-均值聚類分析方法, 用小波去噪后的聲發(fā)射信號能量和幅值兩個特征進(jìn)行模式識別, 研究了3D-N C/SiC和不同密度C/SiC復(fù)合材料在拉伸載荷作用下的損傷模式。C/SiC復(fù)合材料拉伸損傷無監(jiān)督的聲發(fā)射模式識別存在兩個關(guān)鍵問題: (1)聚類算法: 目前絕大多數(shù)采用基于K-均值聚類算法, 但由于這是一種局部搜索技術(shù), 受初始聚類中心影響可能會過早收斂, 失去全局最優(yōu)解[13], 導(dǎo)致無法獲得最佳聚類結(jié)果; (2)聲發(fā)射特征參數(shù)選取: 選取參數(shù)較少或者純經(jīng)驗(yàn)選擇, 可能會出現(xiàn)無法準(zhǔn)確描述聲發(fā)射信號特征的情況, 從而影響聚類效果。

本研究針對聲發(fā)射聚類分析中特征參數(shù)選取和K-均值算法的不足, 在2D-C/SiC復(fù)合材料室溫拉伸試驗(yàn)的聲發(fā)射數(shù)據(jù)模式分析中, 以層次聚類進(jìn)行參數(shù)降維和優(yōu)選, 并提出改進(jìn)遺傳算法和K-均值算法相融合的聚類算法, 即將K-均值算法作為改進(jìn)遺傳算法的基聚類, 實(shí)現(xiàn)改進(jìn)遺傳算法概率全局最優(yōu)和K-均值局部收斂速度快的優(yōu)勢相結(jié)合。基于該算法, 結(jié)合斷口形貌分析, 描述拉伸破壞過程的損傷演化過程, 完成2D-C/SiC室溫拉伸過程中損傷模式的識別, 為該材料在服役過程中損傷情況的在線評估提供指導(dǎo)。

1 實(shí)驗(yàn)方法

1.1 試樣制備

采用化學(xué)氣相滲透法(CVI)工藝制備2D-C/SiC陶瓷基復(fù)合材料樣品, 由西北工業(yè)大學(xué)超高溫結(jié)構(gòu)復(fù)合材料重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室提供, 材料的組成為T-300碳纖維、熱解炭(PyC)界面層和SiC基體。纖維的體積含量約為40%, 孔隙率約為15%, 密度為2.1~ 2.2 g/cm3。拉伸試樣形狀及尺寸如圖1所示。

圖1 拉伸試樣示意圖

1.2 拉伸試驗(yàn)

室溫單調(diào)拉伸試驗(yàn)在Instron8801液壓伺服疲勞試驗(yàn)機(jī)上進(jìn)行, 采用位移控制加載方式, 加載速率為0.5 mm/min。在試驗(yàn)過程中, 利用美國物理聲學(xué)公司的聲發(fā)射儀(PAC PCI-II)進(jìn)行在線監(jiān)測(前置放大增益: 40 dB, 信號門檻值: 45 dB, 采樣率: 1MSPS, 帶通濾波: 20~1200 kHz)。拉伸試驗(yàn)后, 使用日立TM4000PLUS臺式掃描電鏡觀察斷口形貌。

2 基于改進(jìn)遺傳算法的聲發(fā)射模式識別

復(fù)合材料拉伸過程存在復(fù)雜的微觀斷裂機(jī)制, 每種機(jī)制產(chǎn)生不同特征的聲發(fā)射信號, 需要建立聲發(fā)射信號與這些斷裂機(jī)制之間的關(guān)聯(lián), 從而準(zhǔn)確描述材料內(nèi)部損傷演化過程。聲發(fā)射模式識別包括以下過程:

(1)聲發(fā)射信號的描述: 通過對采集到的聲發(fā)射信號進(jìn)行小波去噪處理后, 利用AEWIN軟件提取聲發(fā)射能量、平均頻率、幅值、計數(shù)、上升時間等特征參數(shù);

(2)特征參數(shù)選取: 由于聲發(fā)射信號能夠提取到的參數(shù)很多, 必須進(jìn)行降維處理, 選取典型特征參數(shù);

(3)聲發(fā)射聚類: 采用無監(jiān)督的模式識別算法對聲發(fā)射信號進(jìn)行分類;

(4)聚類有效性評價: 對聚類結(jié)果進(jìn)行評價, 得到最優(yōu)聚類結(jié)果。

2.1 基于改進(jìn)遺傳算法的聚類分析

改進(jìn)遺傳算法是一種模擬生物在自然界中的遺傳和進(jìn)化過程的全局最優(yōu)自適應(yīng)概率搜索算法, 具有較強(qiáng)的魯棒性和全局尋優(yōu)能力[14-16], 相對于K-均值算法, 改進(jìn)遺傳算法更容易得到無監(jiān)督聚類問題的全局最優(yōu)解, 但它直接用于聚類問題主要不足是收斂速度低, 因此將K-均值算法作為其基聚類算法的方式, 提高其收斂速度, 完成兩種算法優(yōu)勢互補(bǔ)的深度融合?；诟倪M(jìn)遺傳算法聚類分析流程如圖2所示。

圖2 基于改進(jìn)遺傳算法聚類流程圖

2.1.1 聚類標(biāo)簽轉(zhuǎn)化

在采用遺傳算法得到最終結(jié)果之前, 必須解決基聚類的類標(biāo)簽不一致問題。例如對于分類結(jié)果{1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3}和{2, 2, 2, 3, 3, 1, 1, 1}, 雖然兩種編碼方式不同, 但是表示的卻是同一個劃分?；垲愔g必須通過匹配建立相互的對應(yīng)關(guān)系。對于本研究中有多個基聚類的聚類問題, 通過利用類中心和坐標(biāo)原點(diǎn)的相對位置關(guān)系, 以距離原點(diǎn)位置由近及遠(yuǎn)給各個體中的類中心編號, 然后再將各類中心的對應(yīng)元素編號修改為類中心的編號, 完成基聚類標(biāo)簽轉(zhuǎn)換。

2.1.2 適應(yīng)度函數(shù)及遺傳操作

適應(yīng)度通常用來度量群體中各個體在優(yōu)化計算中可能達(dá)到或者接近最優(yōu)解的優(yōu)良程度。本研究采用式(1)構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù), 式(1)中的值越小說明聚類結(jié)果越好, 因此選擇如下適應(yīng)度函數(shù):

其中,為常數(shù),為準(zhǔn)則函數(shù)。

2.1.3 基聚類生成機(jī)制

在運(yùn)用改進(jìn)遺傳算法進(jìn)行聚類分析之前需要生成若干有效的聚類個體, 由于K-均值具有較強(qiáng)的局部搜索能力, 在改進(jìn)遺傳算法中選擇K-均值作為基聚類算法, 可以顯著提高聚類分析的收斂速度。K-均值算法從數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選擇個聲發(fā)射信號點(diǎn)作為初始類中心, 根據(jù)歐幾里得公式計算每個聲發(fā)射信號點(diǎn)到當(dāng)前個類中心的距離, 并根據(jù)計算得到的歐幾里得距離將每個信號點(diǎn)分配到離其最近的類中心所在的類, 然后重新計算類中心, 直至準(zhǔn)則函數(shù)達(dá)到最小, 聚類結(jié)束。類中心的計算公式及準(zhǔn)則函數(shù)如式(4, 5)所示:

2.2 聚類特征選擇及聚類有效性評價

聲發(fā)射信號特征參數(shù)是一種高維向量, 其中某些參數(shù)之間存在很強(qiáng)的相關(guān)性, 導(dǎo)致各類特征在聚類中的權(quán)重不匹配, 引起聚類結(jié)果的偏差。因此, 需要對聲發(fā)射信號進(jìn)行降維處理。本研究根據(jù)Moevus等[17-19]提出的層次聚類特征選擇方法, 以每個特征為一個節(jié)點(diǎn), 通過特征之間的相關(guān)系數(shù)作為節(jié)點(diǎn)距離表征的方式, 建立各特征之間的距離矩陣, 通過層次聚類之后特征之間距離高度率的設(shè)置, 刪除冗余特征, 完成聲發(fā)射聚類特征的選擇。

本研究中選取DB和CH指標(biāo)同時作為聚類有效性的評價指標(biāo)。DB指標(biāo)用類內(nèi)樣本點(diǎn)到其聚類中心的距離估計類內(nèi)的緊致性, 用聚類中心之間的距離表示類間的分離性, DB值越小意味著類內(nèi)距離越小, 同時類間距離越大, 即更優(yōu)的聚類劃分結(jié)果[20]。Milligan等[21]對30多個聚類有效性指標(biāo)進(jìn)行了比較, 認(rèn)為CH指標(biāo)性能最優(yōu), CH指標(biāo)通過計算各點(diǎn)與類中心的距離平方和來度量類內(nèi)緊密度, 通過計算各類中心與數(shù)據(jù)集中心點(diǎn)距離平方和來度量數(shù)據(jù)集的分散度, CH指標(biāo)越大代表類自身越緊密, 類與類之間越分散, 即更優(yōu)的聚類結(jié)果[22]。

3 結(jié)果與討論

3.1 拉伸試驗(yàn)結(jié)果

2D-C/SiC試樣的應(yīng)力–應(yīng)變曲線及拉伸過程聲發(fā)射信號能量如圖3所示。試樣斷裂應(yīng)變?yōu)?.36%, 極限強(qiáng)度為182.6 MPa。整個試驗(yàn)過程中采集到的有效聲發(fā)射事件數(shù)為4974。

3.2 聲發(fā)射模式識別

3.2.1 聚類特征選擇

聲發(fā)射信號的主要特征參數(shù)包括: 上升時間、計數(shù)、能量、持續(xù)時間、幅值、平均頻率和峰值頻率。將所有特征參數(shù)值正則化到[0,1]范圍, 建立特征參數(shù)相關(guān)矩陣。用全鏈接的距離度量方式進(jìn)行層次聚類, 選擇高度率為20%, 將特征參數(shù)分為4類。層次聚類結(jié)果表明上升時間、計數(shù)、持續(xù)時間、峰值頻率相似度高, 如圖4所示。本研究從以上4個相似度高的特征中選取計數(shù), 與能量、幅值、平均頻率共同作為聚類分析的特征參數(shù)。

3.2.2 聚類類別數(shù)的確定

在采用改進(jìn)遺傳算法對聲發(fā)射信號進(jìn)行聚類分析的過程中, 選擇交叉概率c1=0.9,c2=0.4, 變異概率m1=0.01,m2=0.001,=1000。聚類結(jié)果的CH、DB指標(biāo)隨值的變化趨勢如圖5所示。由各指標(biāo)定義可知,=5時聚類結(jié)果最優(yōu)。

圖3 應(yīng)力–應(yīng)變曲線及聲發(fā)射信號能量分布

圖6是聲發(fā)射信號聚類結(jié)果(=5), 可以看出, 不同聚類的重疊較少, 類與類之間具有較明顯的差異。

以往的研究表明, C/SiC復(fù)合材料拉伸破壞過程存在基體開裂、界面失效、層間剝離、纖維斷裂等損傷模式[10-12], 從圖7所示的試樣斷口形貌中也可發(fā)現(xiàn)這些損傷模式?？紤]到纖維斷裂存在著單絲纖維斷裂和纖維束整體斷裂兩種形式, 因此可以認(rèn)為存在5種微觀斷裂機(jī)制, 這與基于改進(jìn)遺傳算法所獲得的聲發(fā)射信號最優(yōu)聚類數(shù)是一致的。

圖4 聲發(fā)射信號參數(shù)相關(guān)樹狀圖

圖5 CH指標(biāo)和DB指標(biāo)隨K值變化曲線

圖6 聲發(fā)射信號聚類結(jié)果分布

圖7 試樣的斷口SEM照片

(a) Interlaminar delamination; (b) Fiber bundle breakage; (c) Fiber breakage & PyC interface failure; (d) Matrix cracking

3.2.3 損傷模式識別

聲發(fā)射損傷模式識別是建立上述材料內(nèi)各種微觀斷裂機(jī)制和聲發(fā)射聚類之間的對應(yīng)關(guān)系[23-24], 這需要對聲發(fā)射特征與斷裂事件物理特性的相關(guān)性進(jìn)行分析。在無監(jiān)督聚類中依賴各種斷裂機(jī)制, 每一類聲發(fā)射特征以各聚類類中心的聲發(fā)射參數(shù)值表示, 如表1所示。在聲發(fā)射信號的特征參數(shù)中, 聲發(fā)射能量和平均頻率是能夠反映聲發(fā)射事件物理機(jī)制的最重要的兩個參數(shù)。聲發(fā)射能量值與其斷裂源釋放的應(yīng)變能正相關(guān), 而聲發(fā)射頻率值很大程度上取決于斷裂源的材料屬性[9]。因此, 采用聲發(fā)射能量及頻率特征作為識別聲發(fā)射信號斷裂機(jī)制的主要依據(jù)。

表1中聚類1的各個聲發(fā)射參數(shù)都最低, 表明這種斷裂機(jī)制釋放的應(yīng)變能非常小, 是典型的脆性斷裂特征, 考慮到C/SiC復(fù)合材料基體脆性及低應(yīng)力開裂的特點(diǎn), 聚類1對應(yīng)基體裂紋產(chǎn)生和擴(kuò)展。聚類5的各個參數(shù)都最高, 表明這種斷裂機(jī)制釋放了較大的應(yīng)變能, 參與這類斷裂事件的組份材料應(yīng)當(dāng)具有較好的韌性, 符合C纖維的特征, 并且它的計數(shù)也非常多, 這是纖維束內(nèi)數(shù)百根纖維持續(xù)斷裂造成的, 因此可以推斷聚類5屬于纖維束斷裂機(jī)制。聚類3的頻率特征和聚類5接近, 表明它們是同一種材料的斷裂行為, 但聚類3的能量要比聚類5低得多, 說明聚類3是單絲或者零星纖維斷裂事件。在材料拉伸過程中, 基體微裂紋擴(kuò)展至纖維, 由于纖維對裂紋的阻礙作用, 裂紋開始沿著纖維界面和層間基體擴(kuò)展, 引發(fā)界面脫粘和層間剝離等損傷。通過上面的分析, 聚類2和聚類4代表上述兩種界面損傷形式。纖維基體界面和層間相比, 界面較弱, 損傷面積更小, 釋放應(yīng)變能的能力較弱, 其聲發(fā)射信號的能量、頻率等參數(shù)更小。因此, 可以判定聚類2對應(yīng)界面損傷, 聚類4對應(yīng)層間剝離。

表1 聚類中心聲發(fā)射參數(shù)值

3.3 材料損傷演化分析

大量的研究將C/SiC復(fù)合材料的拉伸失效過程劃分為損傷起始、損傷加速和損傷穩(wěn)定三個階段[25-29]。在加載初期, 應(yīng)力–應(yīng)變曲線呈線性特征, 幾乎沒有損傷發(fā)生; 隨著加載的進(jìn)行, 初始缺陷及裂紋開始增長并擴(kuò)展, 導(dǎo)致纖維和基體之間的界面產(chǎn)生脫粘, 材料模量逐漸降低, 材料的應(yīng)力–應(yīng)變曲線表現(xiàn)出非線性特征; 當(dāng)拉伸應(yīng)力達(dá)到一定值后, 大量初始裂紋的擴(kuò)展結(jié)束, 裂紋密度達(dá)到飽和, 損傷進(jìn)入穩(wěn)定發(fā)展期, 應(yīng)力–應(yīng)變曲線再次表現(xiàn)出近似線性的特征[28-29]。

圖8、圖9分別是在聲發(fā)射模式識別的基礎(chǔ)上, 得到的拉伸過程中各類損傷模式聲發(fā)射累積能量和累積事件數(shù)的演化過程。圖10分別為基體開裂、界面損傷、纖維斷裂、層間剝離和纖維束斷裂5種損傷模式在拉伸過程中的聲發(fā)射信號能量分布, 可以看出整個加載過程可以劃分為4個階段。

第一階段(0~48 MPa): 一般認(rèn)為存在損傷起始階段[25], 但通過聲發(fā)射研究方法, 即使在損傷起始階段仍有明顯的微觀斷裂事件。此階段聲發(fā)射事件以基體微裂紋擴(kuò)展、熱解炭界面損傷和單絲纖維斷裂等低能聲發(fā)射信號為主。C/SiC復(fù)合材料在制備過程中會產(chǎn)生熱應(yīng)力, 同時微結(jié)構(gòu)內(nèi)的孔隙也會成為裂紋源[30-31], 并在較低應(yīng)力下擴(kuò)展。加載開始時, 材料殘余熱應(yīng)力釋放, 當(dāng)局部應(yīng)力超過SiC基體的承載能力后, SiC基體孔隙作為裂紋源產(chǎn)生微裂紋并擴(kuò)展, 同時隨著應(yīng)力的增大, 在低強(qiáng)度的SiC區(qū)域開始出現(xiàn)基體裂紋[32]。由于纖維對基體微裂紋擴(kuò)展有阻隔作用, 裂紋沿著界面產(chǎn)生偏轉(zhuǎn), 發(fā)生界面脫粘[30], 如圖7(c)所示。同時纖維束中少量較弱的纖維絲發(fā)生斷裂。

圖8 累積能量隨應(yīng)變和時間的變化

圖9 累積事件數(shù)隨應(yīng)變和時間的變化

圖10 拉伸過程中各類損傷的能量分布

(a) Matrix cracking; (b) Interface debonding; (c) Fiber breakage;(d) Interlaminar delamination; (e) Fiber bundle breakage

第二階段(48~112 MPa): 聲發(fā)射事件以高能聲發(fā)射信號激增為主, 而基體開裂事件和界面脫粘事件非常少, 表明進(jìn)入裂紋飽和階段。在二維編織復(fù)合材料中, 編織節(jié)點(diǎn)處由于纖維束之間的擠壓作用, 一般容易產(chǎn)生孔洞型的缺陷, 容易引發(fā)基體裂紋匯聚, 使編織節(jié)點(diǎn)的纖維束產(chǎn)生應(yīng)力集中[28]。在裂紋飽和區(qū)域, 纖維及纖維束作為拉伸載荷的主要承載對象[32-33], 應(yīng)變能更多地通過纖維及纖維束斷裂來釋放, 部分纖維同時開始發(fā)生斷裂, 聲發(fā)射能量較第一階段更高(圖10(c)), 并開始出現(xiàn)纖維束斷裂的聲發(fā)射事件(圖10(e))。從圖7(b)中可以看出, 縱向纖維束在編織節(jié)點(diǎn)斷裂, 而且伴有明顯的纖維拔出。此外, 這一時期由于纖維和纖維束對基體裂紋擴(kuò)展的阻礙作用, 在縱橫纖維束交叉區(qū)域產(chǎn)生裂紋[28], 并開始沿著纖維及纖維束縱向發(fā)展[26], 產(chǎn)生較多的層間剝離。從圖7(a)中可以看到層間剝離多數(shù)發(fā)生在纖維束的交叉區(qū)域。纖維束拔出過程產(chǎn)生的界面滑移、纖維束斷裂以及大量層間剝離, 造成材料的彈性模量在此階段逐漸降低, 這與已有的對材料損傷加速階段的認(rèn)識較為一致。

第三階段(112~180 MPa): 幾乎停止發(fā)生纖維束斷裂事件, 持續(xù)發(fā)生其他損傷。這是由于在第二階段微裂紋飽和區(qū)域纖維及纖維束作為承載部分發(fā)生大量斷裂; 隨著應(yīng)力的增大, 在該階段纖維斷裂區(qū)域, 基體部分開始作為承載對象, 在由微裂紋擴(kuò)展形成基體長裂紋的同時[27], 在富基體區(qū)域也開始形成基體裂紋[34], 如圖7(d)所示。隨著基體長裂紋擴(kuò)展, 界面脫粘也持續(xù)增加, 能量耗散主要依靠裂紋和脫粘形成的表面能以及纖維拔出的摩擦, 幾乎不發(fā)生纖維束斷裂。

第四階段(180~183 MPa): 材料進(jìn)入破壞期, 材料達(dá)到最大形變量, 基體、界面、層間、纖維持續(xù)破壞, 各類損傷的聲發(fā)射事件持續(xù)發(fā)生, 纖維束斷裂事件再次出現(xiàn), 材料進(jìn)入嚴(yán)重?fù)p傷期, 直至試件斷裂。通常的研究并未識別出此階段, 而將應(yīng)力–應(yīng)變曲線的最高點(diǎn)作為材料破壞的標(biāo)志。但從聲發(fā)射分析的角度看, 材料的宏觀失效應(yīng)當(dāng)在之前就發(fā)生了。

上述研究表明, 利用聲發(fā)射模式識別方法并結(jié)合斷口分析較單純利用應(yīng)力–應(yīng)變關(guān)系能夠更加準(zhǔn)確地描述失效過程中各類損傷機(jī)制的演化過程。研究發(fā)現(xiàn): 基體裂紋擴(kuò)展與纖維束的斷裂事件在整個拉伸試驗(yàn)過程中交替發(fā)生, 界面失效和層間開裂在整個過程中持續(xù)發(fā)生; 加載的初期和后期, 均存在基體裂紋擴(kuò)展, 但早期以微裂紋擴(kuò)展為主, 后期為長裂紋擴(kuò)展為主, 中間則經(jīng)歷了裂紋飽和階段; 在達(dá)到最大應(yīng)力前就已經(jīng)發(fā)生材料宏觀斷裂, 根據(jù)聲發(fā)射分析定義的極限強(qiáng)度和斷裂應(yīng)變?yōu)?80.3 MPa和1.27%, 略低于根據(jù)宏觀應(yīng)力–應(yīng)變曲線得到的結(jié)果, 能夠更準(zhǔn)確地反映材料的性能。

4 結(jié)論

1)通過層次聚類法篩選出幅值、能量、平均頻率和計數(shù)4個聲發(fā)射信號特征, 采用基于改進(jìn)遺傳算法的無監(jiān)督聚類分析識別了2D-C/SiC復(fù)合材料拉伸過程中的基體開裂、界面層損傷、纖維斷裂、層間剝離和纖維束斷裂等損傷模式及其演化規(guī)律。

2)通過對不同損傷模式聲發(fā)射累積事件數(shù)、累積能量以及能量分布的分析, 發(fā)現(xiàn)C/SiC復(fù)合材料損傷發(fā)展可以分為4個階段: 基體微裂紋和界面失效為主的初始損傷階段, 基體微裂紋停滯導(dǎo)致層間剝離、纖維失效占主導(dǎo)地位的裂紋飽和階段, 基體長裂紋和界面失效為主的損傷積累發(fā)展期, 纖維束大量失效的宏觀斷裂階段。

3)通過聲發(fā)射模式識別, 可以更準(zhǔn)確地定義材料拉伸裂紋飽和應(yīng)力、拉伸極限強(qiáng)度和斷裂應(yīng)變等性能指標(biāo)。

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Acoustic Emission Pattern Recognition on Tensile Damage Process of C/SiC Composites Using an Improved Genetic Algorithm

ZHANG Yongzhen1,2, TONG Xiaoyan1, YAO Leijiang1, LI Bin1, BAI Guodong1,2

(1. National Key Laboratory of Science and Technology on UAV, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, China; 2. School of Aeronautics, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, China)

The acoustic emission data collected during room temperature tensile test of 2D-C/SiC composites were analyzed by hierarchical clustering and unsupervised pattern recognition method based on an improved genetic algorithm. Combined with the SEM observation on the fracture surface, five damage modes were identified and their typical acoustic emission characteristics were obtained. According to the analysis of energy distribution, cumulative event number and cumulative energy of different damage modes, the damage evolution process of C/SiC composites can be divided into four stages. The first stage (damage initiation stage) shows mainly matrix microcracks and interface debonding. In the second stage, matrix crack reaches saturated and then causes a considerable quantity of interlaminar delamination and fiber failure. The third stage is a gradual damage development stage and all kinds of damage keep occurring except the breakage of fiber bundles. In the last stage, a large amount of fiber bundles break and the sample eventually fails.

C/SiC; acoustic emission; improved genetic algorithm; unsupervised clustering; damage

TB332

A

1000-324X(2020)05-0593-08

10.15541/jim20190213

2019-05-09;

2019-07-30

國家自然科學(xué)基金(51772244, 11072195) National Natural Science Foundation of China (51772244, 11072195)

張勇禎(1994–), 男, 博士研究生. E-mail: zhangyongzhennpu@163.com

ZHANG Yongzhen(1994–), male, PhD candidate. E-mail: zhangyongzhennpu@163.com

姚磊江, 教授. E-mail: yaolj@nwpu.edu.cn

YAO Leijiang, professor. E-mail: yaolj@nwpu.edu.cn