基于碳纳米纸传感器和深度学习的碳纤维复合材料损伤监测

摘要

纤维增强树脂基复合材料损伤机理复杂，为保证其长期稳定应用，需要采用先进的健康监测技术对其进行损伤监测。基于碳纳米纸传感器可灵敏监测电阻变化，对碳纤维增强聚合物（carbon fibre reinforced polymer composite,CFRP）复合材料进行冲击损伤监测，并设计出一套基于人工神经网络（artificial neural network,ANN）深度学习算法的损伤监测系统。通过数据分析可知，该系统可长期有效地监测CFRP的损伤发生与位置预测，且损伤位置精确度高达92%。该损伤监测系统可实现对复合材料健康状况的评估。

关键词

碳纤维增强聚合物复合材料 / 碳纳米纸传感器 / 损伤监测 / 深度学习 / 人工神经网络