摘 要：利用聲發(fā)射檢測(cè)技術(shù)研究玻璃纖維增強(qiáng)環(huán)氧樹(shù)脂復(fù)合材料的損傷特性，在此過(guò)程中，采用哨兵函數(shù)來(lái)表征該材料的損傷程度，并通過(guò)S變換和模糊C 均值（FCM）聚類來(lái)分析聲發(fā)射信號(hào)，從而獲得材料的損傷特征。三點(diǎn)彎曲實(shí)驗(yàn)結(jié)束后對(duì)試件斷口進(jìn)行掃描電子顯微鏡（SEM）拍照來(lái)驗(yàn)證，可得：通過(guò)對(duì)SEM照片的分析得到基體開(kāi)裂、纖維脫粘、分層破壞、纖維斷裂4種損傷模式；對(duì)整個(gè)聲發(fā)射事件進(jìn)行哨兵函數(shù)分析，觀察到試件在彎曲過(guò)程中哨兵函數(shù)曲線呈明顯下降趨勢(shì)；對(duì)依據(jù)哨兵函數(shù)劃分的不同階段的信號(hào)進(jìn)行VMD降噪處理，然后采用S變換進(jìn)行時(shí)頻分析得到不同損傷的特征頻率，最后采用FCM聚類進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明：哨兵函數(shù)值的突變可作為材料斷裂的預(yù)警信號(hào)，材料損傷類型的識(shí)別可依據(jù)S變換的頻率分布結(jié)果進(jìn)行確定。

關(guān)鍵詞：風(fēng)力機(jī)葉片；復(fù)合材料；聲發(fā)射；損傷特性；哨兵函數(shù)；S變換

中圖分類號(hào)：V258+.3 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引 言

全球1981—2021 年間風(fēng)力發(fā)電機(jī)的裝機(jī)容量成指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)［1］。葉片作為風(fēng)力機(jī)的關(guān)鍵部件，其結(jié)構(gòu)健康直接影響到風(fēng)力機(jī)的運(yùn)行效率和安全。風(fēng)力機(jī)葉片由于結(jié)構(gòu)復(fù)雜、體積龐大，一旦損壞需要花費(fèi)大量的時(shí)間和資金進(jìn)行拆裝，因此其故障檢測(cè)尤為重要。Márquez 等［2］介紹了風(fēng)力機(jī)葉片的多種無(wú)損檢方法，如視覺(jué)檢測(cè)、剪切成像檢測(cè)、熱成像檢測(cè)、超聲波檢測(cè)、放射性檢測(cè)，電磁檢測(cè)和聲發(fā)射（aconstictmission，AE）檢測(cè)，其中聲發(fā)射可有效監(jiān)測(cè)到材料的微觀結(jié)構(gòu)變化或內(nèi)部損傷演變［3］，具有很強(qiáng)的故障檢測(cè)能力，被廣泛運(yùn)用于風(fēng)力機(jī)葉片［4-5］等各種復(fù)合材料［6-8］的損傷研究中。

復(fù)合材料損傷過(guò)程中所產(chǎn)生的AE 信號(hào)包含噪聲和材料內(nèi)部損傷信息（如基體開(kāi)裂、纖維脫粘、分層破壞、纖維斷裂等）。材料的不同損傷會(huì)產(chǎn)生不同的信號(hào)特征，依據(jù)這些AE信號(hào)的參數(shù)（幅度、能量、頻率、計(jì)數(shù)、ASL、RMS）可分析材料的損傷演化過(guò)程。Panek 等［9］利用AE 研究了玻璃纖維/環(huán)氧樹(shù)脂復(fù)合材料在四點(diǎn)彎曲下的損傷，并結(jié)合掃描電子顯微鏡（scanningo electron microscope，SEM）在微觀下觀察材料缺陷；Hoseinlaghab 等［10］采用AE 研究摻雜有各種納米顆粒（nanoparticles，NPs）的玻璃纖維增強(qiáng)聚合物復(fù)合材料在低速?zèng)_擊（low velocity impact，LVI）作用下拉伸載荷中的主要損傷機(jī)理；邢廣懷等［11］通過(guò)AE 和顯微計(jì)算機(jī)斷層掃描（computedtomography，CT）對(duì)碳纖維三維編織復(fù)合材料在拉伸測(cè)試下的損傷特征進(jìn)行了研究。

在AE 信號(hào)分析方法上，張亞楠等在文獻(xiàn)［12-13］中采用k- 均值聚類識(shí)別葉片復(fù)合材料的AE 損傷信號(hào)。Chelliah等［14］使用k-均值、模糊C-均值（fuccy C-means，F(xiàn)CM）聚類和Kohonen 自組織映射（KSOM）聚類對(duì)玻璃纖維增強(qiáng)復(fù)合材料的AE 信號(hào)特征分類技術(shù)行了對(duì)比研究，發(fā)現(xiàn)FCM 聚類和KSOM 聚類都具有很高的可靠性。Azadi 等［15］通過(guò)小波包變換和FCM 聚類研究了拉伸下的開(kāi)孔碳纖維增強(qiáng)聚合物復(fù)合材料的損傷機(jī)理；Beheshtizadeh 等［16］利用小波變換和Choi-Williams 變換分析AE 信號(hào)研究了玻璃纖維環(huán)氧樹(shù)脂復(fù)合材料的損傷機(jī)制；Jung 等［17］通過(guò)Ib 值對(duì)碳纖維/環(huán)氧樹(shù)脂復(fù)合材料AE 信號(hào)進(jìn)行了研究；王向紅等［8］通過(guò)哨兵函數(shù)和短時(shí)傅里葉變換對(duì)3D_C/C_TiC_Cu 復(fù)合材料損傷機(jī)理進(jìn)行了研究。

哨兵函數(shù)是將應(yīng)力與AE 信號(hào)直接相互關(guān)聯(lián)的方法，相比于b 值與Ib 值僅依據(jù)信號(hào)幅度來(lái)判斷材料損傷的方法具有更高的精度［18］。哨兵函數(shù)以AE 累積能量和機(jī)械能作為參考依據(jù)，可以更加精確地表示材料的損傷狀況，但是哨兵函數(shù)無(wú)法精準(zhǔn)判斷損傷類型，需要采用時(shí)頻率分析來(lái)輔助判斷。S 變換［19］不僅具有短時(shí)傅里葉變換和小波變換的優(yōu)點(diǎn)，還改進(jìn)了短時(shí)傅里葉變換的函數(shù)窗不可變和小波變換的基函數(shù)選取困難的缺點(diǎn)，因此本文采用哨兵函數(shù)和S 變換對(duì)材料損傷進(jìn)行分析。本文利用AE 檢測(cè)方法，對(duì)玻璃纖維增強(qiáng)環(huán)氧樹(shù)脂復(fù)合材料在剪切應(yīng)力作用下的損傷機(jī)制進(jìn)行研究。實(shí)際風(fēng)力機(jī)葉片上的玻璃纖維增強(qiáng)環(huán)氧樹(shù)脂復(fù)合材料鋪層較多，信號(hào)傳遞路徑復(fù)雜，造成嚴(yán)重的信號(hào)衰減。為了提取較為明顯的特征信號(hào)，本文采用自制的玻璃纖維增強(qiáng)環(huán)氧樹(shù)脂復(fù)合材料進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，試件在不同加載速率下進(jìn)行三點(diǎn)彎曲測(cè)試。為確認(rèn)損傷機(jī)制，在實(shí)驗(yàn)結(jié)束后采用SEM 對(duì)試件斷口處進(jìn)行拍照分析，以在微觀層面檢測(cè)試件實(shí)際損傷。在數(shù)據(jù)分析上，利用哨兵函數(shù)研究材料微觀結(jié)構(gòu)變化與聲發(fā)射信號(hào)之間的關(guān)系，確定材料的損傷演變過(guò)程。結(jié)合S 變換，分析試件在三點(diǎn)彎曲不同階段的AE 信號(hào)時(shí)頻特征。最后通過(guò)FCM 聚類進(jìn)一步驗(yàn)證分析結(jié)果，從而確定不同階段的損傷特征。

1 分析方法

1.1 哨兵函數(shù)

哨兵函數(shù)將AE 的累積能量和機(jī)械能相結(jié)合［20］，它也是唯一將聲能與機(jī)械能結(jié)果直接聯(lián)系起來(lái)的方法［21］，其計(jì)算公式為：

式中：x——位移或應(yīng)變，m；ESE——機(jī)械能，J；EAE——累積的AE 能量，J；。

ESE 機(jī)械能是通過(guò)位移（X 軸）與應(yīng)力（Y 軸）之間的積分得到的面積。利用哨兵函數(shù)值可觀察到材料內(nèi)部的損傷變化。計(jì)算過(guò)程中哨兵函數(shù)存在不連續(xù)的特征，文獻(xiàn)［20］中的玻璃纖維環(huán)氧樹(shù)脂復(fù)合材料和文獻(xiàn)［21］中碳纖維環(huán)氧樹(shù)脂復(fù)合材料研究中都存在哨兵函數(shù)值的不連續(xù)性。

1.2 S 變換

S 變換是針對(duì)小波變換（WT）與短時(shí)傅里葉變換（STFT）方法的不足進(jìn)行改進(jìn)的方法［19］。S 變換相比于STFT 具有高斯函數(shù)方差不固定的優(yōu)點(diǎn)。S 變換的定義為：

式中：S （τ，F(xiàn) ）——x（t） 的S 變換；τ——控制時(shí)間軸（T）上高斯窗口的位置；F—— 頻率，Hz； ω （τ -T，F(xiàn) ）—— 高斯窗函數(shù)；T——時(shí)間，s；i——虛部符號(hào)。

1.3 FCM聚類

模糊C 均值是一種很廣泛應(yīng)用的AE 信號(hào)分類方法，將AE 信號(hào)的幅度和頻率作為目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，得到每個(gè)樣本點(diǎn)對(duì)所有類中心的隸屬度，通過(guò)隸屬度值大小將樣本歸類。

式中：n——聚類的簇?cái)?shù)；N——樣本數(shù)量；i 和j——類標(biāo)號(hào)，代表第i 或第j 個(gè)樣本；Z——聚類中心數(shù)量；u——樣本x 對(duì)聚類中心z 的隸屬度；x—— 樣本；z—— 聚類中心； x i -zj ——任意表示數(shù)據(jù)距離的度量。

通過(guò)以下公式進(jìn)行迭代：

當(dāng)隸屬度不再發(fā)生改變，停止迭代。

2 實(shí) 驗(yàn)

2.1 實(shí)驗(yàn)材料

實(shí)驗(yàn)材料采用單向玻璃纖維0°鋪層的方法進(jìn)行雙層平鋪。首先在模具上平鋪一層環(huán)氧樹(shù)脂，玻璃纖維束再以0°鋪設(shè)方向在環(huán)氧樹(shù)脂上鋪設(shè)單向玻璃纖維，依此循環(huán)，最后得到如圖1 所示的雙層單向玻璃纖維增強(qiáng)環(huán)氧樹(shù)脂復(fù)合材料。通過(guò)101 型電熱鼓風(fēng)干燥箱加熱，使加入固化劑的環(huán)氧樹(shù)脂干燥固化，冷卻后得到玻璃纖維增強(qiáng)環(huán)氧樹(shù)脂復(fù)合材料的復(fù)合承壓板。其中環(huán)氧樹(shù)脂和固化劑的質(zhì)量比為100∶34。最后為了減少試件在切割過(guò)程產(chǎn)生內(nèi)部損傷，以及防止切割過(guò)程中產(chǎn)生大量熱量對(duì)試件產(chǎn)生影響甚至燃燒，采用水切割的方法進(jìn)行切割。根據(jù)GB/T 3356——2014 所述方法將復(fù)合承壓板切割成250 mm×25 mm×3 mm 尺寸的試件。

2.2 實(shí)驗(yàn)裝置與流程

三點(diǎn)彎曲實(shí)驗(yàn)裝置用WDW-300E 電子萬(wàn)能試驗(yàn)機(jī)進(jìn)行準(zhǔn)靜態(tài)三點(diǎn)彎曲測(cè)試。實(shí)驗(yàn)方法依據(jù)GB/T 3356—2014 標(biāo)準(zhǔn)。如圖2 所示，將3 個(gè)相同樣品分別以5、7.5 和10mm/min 加載速率進(jìn)行分組彎曲測(cè)試，跨度為60 mm。聲發(fā)射采用長(zhǎng)沙鵬翔電子科技有限公司生產(chǎn)研發(fā)的聲發(fā)射采集儀采集；傳感器采用pxR15 諧振式傳感器。為了檢測(cè)聲發(fā)射系統(tǒng)的靈敏度，實(shí)驗(yàn)開(kāi)始前進(jìn)行斷鉛測(cè)量。以試件中間受彎曲作用力的位置為標(biāo)記點(diǎn)，在離標(biāo)記點(diǎn)的3、5 和7 cm 等以2 cm為距離差的位置畫上標(biāo)記，信號(hào)幅度呈現(xiàn)下降趨勢(shì)但都在80 dB以上，符合要求。

2.3 聲發(fā)射參數(shù)設(shè)置

聲發(fā)射軟件設(shè)置采集參數(shù)：幅度門檻、采樣頻率、PDT、HDT 和HLT，初始門檻設(shè)置為20 dB，若環(huán)境中的噪聲使軟件接收到聲發(fā)射信號(hào)，則將門檻提高到比環(huán)境噪聲高3 dB 的程度，以保證實(shí)驗(yàn)過(guò)程的聲發(fā)射信號(hào)不會(huì)受到環(huán)境噪聲干擾，采集參數(shù)如表1 所示。

3 結(jié)果和討論

3.1 材料損傷分析

3.1.1 力學(xué)測(cè)試結(jié)果

復(fù)合材料樣品分為A、B、C 三組，分別在不同速度下進(jìn)行準(zhǔn)靜態(tài)三點(diǎn)彎曲測(cè)試。圖3 為應(yīng)力-應(yīng)變曲線（試件A、B、C分別以5、7.5 和10 mm/min 的速度進(jìn)行彎曲）。試件在發(fā)生塑性變形前的初期階段，應(yīng)力幾乎呈連續(xù)直線形增加。試件A在86.77 s 達(dá)到最大彎曲極限，此時(shí)峰值載荷為1.88 kN，材料的位移為7.49 mm。試件B 在40.33 s 達(dá)到最大應(yīng)力值，峰值載荷為1.38 kN，材料的最大位移為5.17 mm。試件C 在42.37 s 達(dá)到峰值應(yīng)力，此時(shí)載荷為1.32 kN，試件位移為7.33 mm。對(duì)比發(fā)現(xiàn)試件在剪切應(yīng)力的作用下，速度越快對(duì)應(yīng)的材料峰值載荷越小。

3.1.2 SEM 圖像分析

試件在剪切應(yīng)力的作用下發(fā)生斷裂，為了更好地了解材料的損傷類型，對(duì)試件斷口進(jìn)行SEM 拍照分析驗(yàn)證。通過(guò)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，自制的樣品與實(shí)際葉片樣品損傷類型和狀況基本相同，通過(guò)宏觀圖像就可以看到基體開(kāi)裂、界面脫粘、分層破壞、纖維斷裂。

通過(guò)放大倍數(shù)，對(duì)試件A 在微觀下的損傷特征進(jìn)行分析。圖5 所示為基體開(kāi)裂，這是受到剪切力破壞的主要形式之一。剪切應(yīng)力在界面?zhèn)鬟f的過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生摩擦剪應(yīng)力和粘結(jié)應(yīng)力。在應(yīng)力作用下玻璃纖維增強(qiáng)環(huán)氧樹(shù)脂復(fù)合材料會(huì)首先發(fā)生褶皺彎曲現(xiàn)象，隨著載荷的增加試件會(huì)產(chǎn)生基體開(kāi)裂。從圖5a 中可看到，環(huán)氧樹(shù)脂基體出現(xiàn)很多褶皺和裂紋，不過(guò)環(huán)氧樹(shù)脂發(fā)生損傷時(shí)產(chǎn)生的能量通常較低，在環(huán)境噪聲的影響下設(shè)置的門檻值除了會(huì)過(guò)濾掉噪聲外，還會(huì)導(dǎo)致一部分AE 信號(hào)無(wú)法檢測(cè)。

如圖6 所示，可觀察到纖維脫粘、分層破壞、纖維斷裂的損傷類型。圖6a 標(biāo)記處為典型的纖維脫粘，放大倍數(shù)得到圖6b。圖6a、圖6c、圖6d 的標(biāo)記處可觀察到分層破壞，層壓板受到很大的應(yīng)力，基體裂紋擴(kuò)展到層間，裂尖區(qū)發(fā)生應(yīng)力集中以及結(jié)構(gòu)突變導(dǎo)致應(yīng)力發(fā)生急劇變化，引起相鄰兩纖維層之間的層間發(fā)生斷裂引起分層。圖6c、圖6d 標(biāo)記處為纖維斷裂，從圖6d 標(biāo)記處可以看到纖維在持續(xù)應(yīng)力的作用下產(chǎn)生裂紋，隨著纖維上的裂紋擴(kuò)展纖維束發(fā)生斷裂。圖6b 除了纖維脫粘外，還可觀察到纖維斷口形貌特征。

3.2 哨兵函數(shù)處理

如表2 和圖7，將AE 參數(shù)代入哨兵函數(shù)，研究三點(diǎn)彎曲下的應(yīng)力損傷演化過(guò)程。哨兵函數(shù)值具有階梯性和階段性的特征，因此將試件的損傷過(guò)程劃分為ⅰ、ⅱ、ⅲ、ⅳ共4 個(gè)階段。AE 的突變特征信號(hào)與哨兵曲線的下降位置也呈現(xiàn)出相關(guān)性，這進(jìn)一步驗(yàn)證了材料的損傷階段。

ⅰ階段為應(yīng)力加載過(guò)程的初期階段。這一階段在保持完整性的同時(shí)，試件在剪切應(yīng)力的作用下產(chǎn)生了微裂紋。根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，該階段AE 信號(hào)數(shù)量少、幅度較低，試件會(huì)發(fā)生少量的基體開(kāi)裂和纖維脫粘。在應(yīng)力持續(xù)加載下，基體開(kāi)裂以及裂紋擴(kuò)展導(dǎo)致纖維脫粘釋放能量，機(jī)械能小幅增加導(dǎo)致哨兵函數(shù)出現(xiàn)明顯的下降趨勢(shì)。圖7b、圖7c 中哨兵函數(shù)出現(xiàn)上升趨勢(shì)，這是由于試件在應(yīng)力加載初期階段材料無(wú)明顯損傷，累計(jì)能量變化較小，但是材料持續(xù)的剪切應(yīng)力作用下機(jī)械能在穩(wěn)定增加，所以哨兵函數(shù)值呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。試件C 在ⅰ階段的AE 累積能量雖然很大，但其機(jī)械能也較大，這是由速度相對(duì)較快所引起的，其哨兵函數(shù)值的特征與試件A 和試件B 相同，都出現(xiàn)明顯下降，所以屬于正常范圍。哨兵函數(shù)值的不連續(xù)性也主要集中在這一階段，試件在這一階段出現(xiàn)的不連續(xù)性，通常時(shí)間間隔很短，只有幾毫秒。哨兵函數(shù)值之間出現(xiàn)較大的時(shí)間差有以下兩種因素影響：一是噪聲的影響；二是材料在剪切應(yīng)力加載的初期階段材料內(nèi)部損傷較少，產(chǎn)生的信號(hào)較少。如果出現(xiàn)幅度較高的信號(hào)可以考慮其他損傷的影響或者試件內(nèi)部有較大的損傷。

ⅱ階段為相對(duì)比較穩(wěn)定的階段，試件仍保持完整性，哨兵函數(shù)值的降幅相對(duì)較小。隨著機(jī)械能的增加聲學(xué)特征比ⅰ階段出現(xiàn)較大變化，信號(hào)的數(shù)量增多和幅度增加。根據(jù)表2 可知，累積能量出現(xiàn)較大的增長(zhǎng)，這一階段試件仍以基體開(kāi)裂、纖維脫粘為主，不過(guò)試件內(nèi)部產(chǎn)生的損傷相比于ⅰ階段有所增加。試件A、B、C 在61.91、29.57 和32.94 s 時(shí)，哨兵函數(shù)值下降并出現(xiàn)對(duì)應(yīng)的特征信號(hào)，說(shuō)明此刻試件發(fā)生圖6a、圖6b 中所示的纖維脫粘，此時(shí)產(chǎn)生能量為88.66、91.9 和1419.90 mV·ms；累計(jì)能量為402.36、541.30 和10608.30 mV·ms；計(jì)數(shù)為85、86、137；頻率為178.6、178.6 和156.3 kHz。另外，由圖7 可知，應(yīng)力加載的速度越快ⅱ階段持續(xù)時(shí)間越短。

試件在ⅲ階段發(fā)生應(yīng)力突變，AE 信號(hào)特征也發(fā)生很明顯的變化，信號(hào)的數(shù)量和幅度相比前兩個(gè)階段都明顯增加。在ⅰ階段和ⅱ階段的損傷積累下試件發(fā)生劇烈形變，圖6 所示的分層破壞和纖維斷裂也會(huì)集中在這一階段。分層破壞和纖維斷裂會(huì)釋放出大量能量，在應(yīng)力突變的時(shí)刻機(jī)械能的增幅減少，哨兵函數(shù)值曲線呈現(xiàn)急劇下降的趨勢(shì)。材料在這一階段的損傷機(jī)制是基體開(kāi)裂、纖維脫粘、分層破壞，纖維斷裂會(huì)同時(shí)大量發(fā)生。由圖7 可看到，哨兵值在每一個(gè)應(yīng)力突變的位置都會(huì)引起哨兵函數(shù)值的突變，以及在每一個(gè)哨兵函數(shù)值下降的位置都會(huì)出現(xiàn)幅度較高的特征信號(hào)。試件在發(fā)生應(yīng)力突變前哨兵函數(shù)值就急劇下降，說(shuō)明材料內(nèi)部在應(yīng)力突變前就發(fā)生了大量的分層破壞和纖維斷裂等損傷。ⅳ階段為試件失效階段，機(jī)械能的增幅減少而AE 累積能量還在增加，哨兵函數(shù)值處在最低位置并趨于穩(wěn)定。

3.3 AE信號(hào)分析

3.2 節(jié)研究了材料的損傷演化過(guò)程。為進(jìn)一步研究材料的損傷機(jī)制，選取不同階段不同特征信號(hào)的短波形進(jìn)行研究。首先使用S 變換對(duì)信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻率分析，接下來(lái)利用模糊C-均值對(duì)幅度和頻率進(jìn)行聚類，驗(yàn)證上述時(shí)頻分析結(jié)果。

3.3.1 S 變換

參考文獻(xiàn)［7，16，22-23］的損傷頻率范圍，使用S 變換分析ⅰ、ⅱ、ⅲ這3 個(gè)階段信號(hào)對(duì)應(yīng)的損傷類型。如圖8 所示，為了降低噪聲影響以及得到特定的損傷信號(hào)，將部分信號(hào)通過(guò)VMD 分解成7 個(gè)imf 分量，去除低幅值高頻率的電磁噪聲后得到損傷信號(hào)。圖9a 所示為ⅰ階段時(shí)產(chǎn)生的信號(hào)。頻率在0～160 kHz 之間的信號(hào)為基體開(kāi)裂信號(hào)，160～210 kHz 為纖維脫粘信號(hào)。其中信號(hào)1 存在25～60 kHz 頻率范圍的信號(hào)，信號(hào)2 的頻率在50～100 kHz 之間。另一方面，信號(hào)1 還出現(xiàn)了114～190 kHz 頻率范圍的信號(hào)，信號(hào)3 的頻率范圍在118～189 kHz 之間，說(shuō)明在這一階段還出現(xiàn)了纖維脫粘現(xiàn)象。ⅰ階段的信號(hào)電壓幅值與其他階段相比通常較低， 信號(hào)1～3 的最高幅值分別為0.037、0.022、0.071 V。圖9b 所示選?、㈦A段時(shí)產(chǎn)生的信號(hào)，這一階段的損傷信號(hào)的頻率范圍與ⅰ相同，與ⅰ階段相比信號(hào)幅值增加的峰值幅度為1.3 V。說(shuō)明這一階段試件的損傷機(jī)制同樣為基體開(kāi)裂和纖維脫粘，并且試件內(nèi)部產(chǎn)生更多的損傷。圖9c 所示為ⅲ階段產(chǎn)生的特征信號(hào)，分層破壞的頻率范圍在210～300 kHz 之間，峰值幅度為3.0 V。纖維斷裂的信號(hào)范圍最廣，頻率范圍在300～625 kHz之間。說(shuō)明試件在發(fā)生基體開(kāi)裂、纖維脫粘、分層破壞后還發(fā)生了纖維斷裂。纖維斷裂信號(hào)的幅值很高，最高幅值超過(guò)4.5 V。

3.3.2 FCM 聚類分析

如圖10 所示， 對(duì)A、B、C 這3 個(gè)樣品在準(zhǔn)靜態(tài)三點(diǎn)彎曲測(cè)試過(guò)程中產(chǎn)生的AE 信號(hào)進(jìn)行分類，根據(jù)主頻和幅度這兩種參數(shù)進(jìn)行聚類。3 組試件的特征頻率基本相同，CL1 的峰值頻率最低，其AE 信號(hào)的頻率范圍在4.7～156.3 kHz（低頻）之間；CL2 的頻率范圍在175.4～204.1 kHz（中頻）之間；CL3的峰值頻率較高，其AE 信號(hào)的頻率范圍主要集中在243.9 ～250.0 kHz（中高頻），CL4 對(duì)應(yīng)的AE 信號(hào)處在最高頻段，大多在303.0～312.5 kHz（高頻）之間。值得注意的是，在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中會(huì)受到傳感器的影響，并且聲發(fā)射信號(hào)采集過(guò)程中最高只能采集到312.5 kHz 頻率的信號(hào)。但是纖維斷裂產(chǎn)生的信號(hào)峰值通常會(huì)超過(guò)312.5 kHz。試件A 的特征信號(hào)主要集中在80～110 s 之間，試件B 的特征信號(hào)主要集中在40～50 s 之間。試件C 的特征信號(hào)主要集中在35～50 s 之間。

通常來(lái)講在玻璃纖維增強(qiáng)環(huán)氧樹(shù)脂復(fù)合材料損傷機(jī)制中，基體開(kāi)裂對(duì)應(yīng)具有低頻信號(hào)特征的CL1；纖維脫粘對(duì)應(yīng)中低頻信號(hào)的CL2；分層對(duì)應(yīng)具有中高頻信號(hào)特征的CL3；而具有高頻信號(hào)特征的CL4 則主要是由纖維斷裂引起的。這進(jìn)一步驗(yàn)證了3.2 的分析結(jié)果。

4 結(jié) 論

本文研究了玻璃纖維增強(qiáng)環(huán)氧樹(shù)脂復(fù)合材料在準(zhǔn)靜態(tài)三點(diǎn)彎曲下的損傷特性。利用AE 檢測(cè)方法進(jìn)行材料結(jié)構(gòu)損傷檢測(cè)，使用SEM 驗(yàn)證損傷類型。對(duì)材料的損傷演化過(guò)程，采用哨兵函數(shù)值研究載荷與AE 信號(hào)之間的關(guān)系判斷損傷階段，采用S 變換分析材料的AE 信號(hào)特征，采用模糊C-均值驗(yàn)證分析結(jié)果，得到以下主要結(jié)論：

1）剪切應(yīng)力作用下，速度越快材料的峰值載荷越小。5mm/min 的峰值載荷為1.86 kN，位移為7.49 mm；7.5 mm/min的峰值載荷為1.38 kN，位移為5.17 mm；10 mm/min 的峰值載荷為1.32 kN，位移為7.33 mm。為了更加準(zhǔn)確地了解材料的損傷機(jī)理，對(duì)斷口采用SEM 拍照觀察微觀破壞狀況，觀察到基體開(kāi)裂、纖維脫粘、分層破壞、纖維斷裂的損傷形貌特征。

2）利用哨兵函數(shù)分析在加載過(guò)程中材料的損傷演化過(guò)程，將損傷過(guò)程劃分為3 個(gè)階段，ⅰ階段和ⅱ階段的損傷主要為基體開(kāi)裂和纖維脫粘，ⅲ階段除了上述2 種損傷外還會(huì)出現(xiàn)大量的分層破壞和纖維斷裂。哨兵函數(shù)值曲線總體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，并且在哨兵函數(shù)值急劇下降的突變位置都會(huì)有對(duì)應(yīng)局部較高的AE 特征信號(hào)。說(shuō)明材料在哨兵函數(shù)值突變的位置所在的時(shí)刻，材料內(nèi)部發(fā)生了較大損傷。

3）AE 信號(hào)使用VMD 降噪后，利用S 變換可有效識(shí)別與分析哨兵函數(shù)在不同階段下的損傷機(jī)制。根據(jù)信號(hào)頻率和幅值分析特征信號(hào)可知：基體開(kāi)裂的頻率范圍為0～160 kHz；纖維脫粘的頻率范圍為160～210 kHz；分層破壞的頻率范圍為210～300 kHz；纖維斷裂的頻率范圍很廣，為300～625 kHz。為確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性，使用FCM 聚類驗(yàn)證了上述分析，得到：基體開(kāi)裂（CL1）4.7～156.3 kHz、纖維脫粘（CL2）175.4～204.1 kHz、分層破壞（CL3）243.9～250.0 kHz、纖維斷裂（CL4）303.0kHz～312.5 kHz。

［參考文獻(xiàn)］

［1］ GONZáLEZ-GONZáLEZ A， JIMENEZ CORTADI A，GALAR D， et al. Condition monitoring of wind turbinepitch controller： a maintenance approach［J］. Measurement，2018， 123： 80-93.·

［2］ GARCíA MáRQUEZ F P， PECO CHACóN A M. A reviewof non-destructive testing on wind turbines blades［J］.Renewable energy， 2020， 161： 998-1010.

［3］ GHOLIZADEH S， LEMAN Z， BAHARUDIN B T H T.State-of-the-art ensemble learning and unsupervisedlearning in fatigue crack recognition of glass fiberreinforced polyester composite（GFRP） using acousticemission［J］. Ultrasonics， 2023， 132： 106998.

［4］ 俞方艾， 周勃， 張雪巖， 等. 含分層缺陷的葉片復(fù)合材料層合板損傷識(shí)別方法的研究［J］. 機(jī)械強(qiáng)度， 2022， 44（6）： 1327-1334.

YU F A， ZHOU B， ZHANG X Y， et al. A study on fatiguedamage identification method of a blade compositelaminate with delamination defects［J］. Journal of mechanicalstrength， 2022， 44（6）： 1327-1334.

［5］ XU D， LIU P F， CHEN Z P， et al. Achieving robustdamage mode identification of adhesive composite joints forwind turbine blade using acoustic emission and machinelearning［J］. Composite structures， 2020， 236： 111840.

［6］ 黃喜鵬， 王波， 常杰. 基于聲發(fā)射技術(shù)的陶瓷基復(fù)合材料聲速特性［J］. 復(fù)合材料學(xué)報(bào)， 2021， 38（5）： 1517-1525.

HUANG X P， WANG B， CHANG J. Acoustic emissionbasedsound velocity characteristics of ceramic matrixcomposites［J］. Acta materiae compositae sinica， 2021， 38（5）： 1517-1525.。

［7］ ZHAO W Z， ZHOU W. Cluster analysis of acousticemission signals and tensile properties of carbon/glassfiber-reinforced hybrid composites［J］. Structural healthmonitoring， 2019， 18（5/6）： 1686-1697.

［8］ WANG X H， XIE H， TONG Y G， et al. Three-pointbending properties of 3D_C/C_TiC_Cu composites basedon acoustic emission technology［J］. Mechanical systemsand signal processing， 2023， 184： 109693.

［9］ PANEK M， BLAZEWICZ S， KONSZTOWICZ K J.Correlation of acoustic emission with fractography inbending of glass-epoxy composites［J］. Journal ofnondestructive evaluation， 2020， 39（3）： 63.

［10］ HOSEINLAGHAB S， FARAHANI M， SAFARABADI M，et al. Tension-after-impact analysis and damagemechanism evaluation in laminated composites using AEmonitoring［J］. Mechanical systems and signal processing，2023， 186： 109844.

［11］ 邢廣懷， 商雅靜， 邢浩， 等. 三維編織復(fù)合材料拉伸損傷聲發(fā)射監(jiān)測(cè)與顯微CT 表征［J］. 工程塑料應(yīng)用，2021， 49（5）： 108-113.

XING G H， SHANG Y J， XING H， et al. Acousticemission monitoring and micro-CT characterization oftensile damage for three dimensional braided composites［J］. Engineering plastics application， 2021， 49（5）： 108-113.

［12］ 張亞楠， 周勃， 俞方艾， 等. 基于聚類分析的含原生缺陷風(fēng)力機(jī)葉片拉伸缺陷演化研究［J］. 太陽(yáng)能學(xué)報(bào)，2021， 42（4）： 396-402.

ZHANG Y N， ZHOU B， YU F A， et al. Study on evolutionof tensile defects in wind turbine blades with primarydefects based on cluster analysis［J］. Acta energiae solarissinica， 2021， 42（4）： 396-402.

［13］ 張亞楠， 周勃， 俞方艾， 等. 含缺陷風(fēng)電葉片復(fù)合材料的失穩(wěn)狀態(tài)識(shí)別和預(yù)測(cè)［J］. 太陽(yáng)能學(xué)報(bào)， 2021， 42（9）：318-325.

ZHANG Y N， ZHOU B， YU F A， et al. Identification andprediction of instability status of composites with defectivewind power blades［J］. Acta energiae solaris sinica， 2021，42（9）： 318-325.

［14］ CHELLIAH S K， PARAMESWARAN P， RAMASAMY S，et al. Optimization of acoustic emission parameters todiscriminate failure modes in glass-epoxy compositelaminates using pattern recognition［J］. Structural healthmonitoring， 2019， 18（4）： 1253-1267.

［15］ AZADI M， SAYAR H， GHASEMI-GHALEBAHMAN A，et al. Tensile loading rate effect on mechanical propertiesand failure mechanisms in open-hole carbon fiberreinforced polymer composites by acoustic emissionapproach［J］. Composites part B： engineering， 2019，158： 448-458.

［16］ BEHESHTIZADEH N， MOSTAFAPOUR A， DAVOODIS. Three point bending test of glass/epoxy composite healthmonitoring by acoustic emission［J］. Alexandria engineeringjournal， 2019， 58（2）： 567-578.

［17］ JUNG D， LEE B S， YU W R， et al. Effect of propagationdistance on acoustic emission of carbon fiber/epoxycomposites［J］. Structural health monitoring， 2021， 20（6）： 3342-3353.

［18］ SAEEDIFAR M， NAJAFABADI M A， ZAROUCHAS D，et al. Barely visible impact damage assessment in laminatedcomposites using acoustic emission［J］. Composites part B：engineering， 2018， 152： 180-192.

［19］ STOCKWELL R G， MANSINHA L， LOWE R P.Localization of the complex spectrum： the S transform［J］.IEEE transactions on signal processing， 1996， 44（4）：998-1001.

［20］ BAKHTIARY DAVIJANI A A， HAJIKHANI M，AHMADI M. Acoustic emission based on sentry function tomonitor the initiation of delamination in compositematerials［J］. Materials and design， 2011， 32（5）： 3059-3065.

［21］ BARILE C， CASAVOLA C， PAPPALETTERA G， et al.Damage characterization in composite materials usingacoustic emission signal-based and parameter-based data［J］. Composites part B： engineering， 2019， 178： 107469.

［22］ VERMA L， ANDREW J J， SIVAKUMAR S M， et al.Evaluation of quasi-static indentation response ofsuperelastic shape memory alloy embedded GFRPlaminates using AE monitoring［J］. Polymer testing， 2021，93： 106942.

［23］ LOGANATHAN T G， KALIDAS V K， BARI K， et al.Structural integrity evaluation of cyclic loading glass fibrereinforced polymer composite by acoustic emission andheat transfer［J］. Journal of composite materials， 2022， 56（24）： 3715-3727.

基金項(xiàng)目：湖南省自然科學(xué)基金（2021JJ30717）