基于印刷传感层电阻抗成像的复合材料结构损伤识别

郑一飞 严刚 郭树祥

摘要：本文提出通过丝网印刷技术，将石墨烯导电碳油墨以及银浆油墨印刷在复合材料结构表面形成智能传感层，对复合材料结构中的损伤进行监测和识别。采用准静态压痕的方式在复合材料结构中引入多个损伤，通过在印刷传感层的边界电极依次注入微小的电流，测量获得损伤前后传感层边界电压变化，重建损伤引起的电导率变化图像，从而提供有关损伤的信息。试验结果表明，该印刷传感层性能良好，重建的电导率变化图像能够较好地反映损伤的数量、位置和近似尺寸，为复合材料结构中损伤的定量监测和识别提供了一种有前景的应用技术。

关键词：复合材料结构；损伤监测和识别；印刷传感层；电阻抗成像

中图分类号：V241文献标识码：ADOI：10.19452/j.issn1007-5453.2020.04.011

基金项目：航空科学基金（2017ZA52005）；机械结构力学及控制国家重点实验室自主课题（MCMS-I-0218G01）；江苏高校优势学科建设工程资助项目

复合材料因比模量大、比强度高、抗疲劳性能好等优点，在航空领域得到广泛应用[1]。如波音787客机的复合材料用量达到结构重量（质量）的50%。但复合材料结构在长期使用中，不可避免会受到损伤，如不能及时发现，将导致灾难性后果。因此，应用结构健康监测系统及时获取损伤信息，对准确评估结构完整性、提高飞行安全具有重要意义[2]。

针对复合材料结构中的损伤，目前已经研制了很多类型的传感器，并发展了相应方法对其进行连续在线监测[3-4]。其中基于光纤传感器和应变、基于压电传感器和超声导波的结构健康监测技术被认为非常有应用前景，经过20多年研究已逐渐成熟并开始向实际结构应用转化[5-6]。但随着材料、电子、信息等学科的发展，新的传感和监测方法也不断涌现，与现有技术相互补充[7]，如基于各种印刷技术制备的传感器以其成本低、易与结构集成等优点而被应用到结构健康监测领域。

早期发展的印刷传感器以监测应变为主，如Zhang等通过丝网印刷和喷墨印刷的方法将碳油墨蛇形应变传感器印制在柔性聚合物基底上，将其粘贴在结构试件上进行的拉伸和疲劳试验结构表明，印刷传感器具有优良的性能和可靠性，以及比传统应变片更高的灵敏系数，并在4000με、105疲劳次数下仍有良好的线性特征[8]；Zymelka等基于碳浆油墨，采用丝网印刷的方式制备了全向应变传感器，并以阵列的形式监测结构的变形，试验结果表明应变数据可有效反映并定位到裂纹发生的位置[9]。近来，新形式和新物理量测量的印刷传感器也不断发展，如Liao等应用石墨烯等纳米材料的压阻特性，印刷制作了可以接收超声导波的薄膜传感器，由此可以代替传统的压电晶片传感器用于损伤监测[10]；Bekas等在修补的复合材料结构表面喷墨印刷了环形的叉指型传感器，用于监测修补部位的脱黏以及冲击损伤[11]。但现有印刷传感器的研究大多局限于监测结构中的单个损伤，还未采用印刷传感器对结构中多个損伤的监测和识别进行系统研究。

本文提出应用丝网印刷方法在复合材料结构表面直接印刷智能传感层，结合电阻抗成像技术对结构中的多个损伤进行监测，识别出损伤的数量、位置和大致尺寸，进行了试验研究来验证所提出技术和方法的有效性。

1印刷传感层的制备

本文首先制备了玻璃纤维层合板作为基础结构，用于在其表面印刷智能传感层，并进行损伤监测和识别试验。将10层厚度为0.2mm的玻璃纤维平纹布进行手工铺层，均匀涂布混合固化剂的环氧树脂，并保证层间无气泡且纤维布被树脂完全浸渍。铺层完毕后，使用重物压实，在常温下固化24h成形，并裁剪成尺寸为200mm×200mm的试件，其厚度为2.1mm。

采用丝网印刷的方式将导电油墨印刷在层合板表面作为智能传感层。丝网印刷的网版图案在CAD软件中设计，传感层的尺寸为100mm×100mm，在其四周边界等距离布置16个电极并与导电线路连接，导电线路的宽度为2mm。图1（a）为传感层的印刷流程：（1）将层合板安放在丝网印刷台上，在其上部放置传感层网版；（2）在网版的上表面一侧倒入石墨烯导电碳油墨，用刮刀倾斜一定的角度将油墨从网版一侧刮到另一侧，印刷得到石墨烯导电碳油墨传感层；（3）将印刷了传感层的层合板放置在100℃的烘箱中，固化10min后取出；（4）将导电线路网版按照与传感层对应的位置放置在层合板上，在网版上表面一侧倒入银浆油墨，用同样的方法将导电线路印刷在层合板表面，在烘箱中固化10min后得到导电线路。图1（b）为印刷了传感层和导电电路的玻璃纤维复合材料层合板。

2电阻抗成像

电阻抗成像原是医学领域以生物体内电阻抗的分布或变化为重建目标的一种无损伤成像技术[12]，近年来被引入复合材料结构健康监测领域，用于对导电的碳纳米复合材料结构进行损伤识别，取得了良好的效果[13-14]。

电阻抗成像包括正问题和逆问题两个方面的内容。正问题是在已知物体内部电导率分布情况下，计算由边界电流激励信号而产生的内部场域电势分布。通常注入的电流频率很低，电流场可作为稳态场处理，电压—电流关系由带有适当边界条件的拉普拉斯方程决定，即：

式（8）给出的Tikhonov正则化解中，正则化参数的选择很关键，决定计算速度和成像质量。当参数取值过小，计算结果接近问题的真实解，但会影响解的稳定性；当参数取值过大时，计算结果会偏离真实解，严重影响解的准确性。本文中选用L曲线法来选取正则化参数[17]。L曲线法通过将式（7）中的正则化项和残差项进行对比来寻找一种平衡关系确定最优正则化参数，使得正则化项和残差项都比较稳定。该方法形成的图形类似于L形状曲线，其拐点（平衡点）对应的参数值即为所选取的最优正则化参数。

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（责任编辑王为）

作者简介

郑一飞（1995-）男，硕士。主要研究方向：复合材料结构健康监测。

Tel：13016980671E-mail：zhengyifei@nuaa.edu.cn

严刚（1981-）男，副教授，博士。主要研究方向：结构健康监测。

Tel：13951965703

E-mail：yangang@nuaa.edu.cn

郭树祥（1976-）男，副教授，博士。主要研究方向：结构完整性评估。

Tel：15251870112

E-mail：nuaagsx@nuaa.edu.cn

Damage Detection for Composite Structures by Using Printed Sensing Layer and Electrical Impedance Tomography

Zheng Yifei，Yan Gang*，Guo Shuxiang

State Key Laboratory of Mechanics and Control of Mechanical Structures，Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，Nanjing 210016，China

Abstract： In this paper， an intelligent sensing layer is proposed to detect and identify damage by directly printing conductive graphene-doped carbon ink and silver ink on the surface of composite structure through screen printing technology. Quasi-static indentation method is adopted to introduce multiple sites of damage in the composite structure， and then tiny currents are sequentially injected into the electrodes pairs on the boundary of the printed sensing layer. According to the corresponding measured change of boundary voltages before and after damage， the images about the distribution of electrical conductivity change caused by the damage are reconstructed， providing useful information about the damage. Experimental results have demonstrated that， the printed sensing layer is well performed and the reconstructed tomographic images can successfully indicate the number， locations and approximate sizes of the damage， providing a promising technique for quantitative damage detection and identification for composite structures.

Key Words： composite structure； damage detection and identification； printed sensing layer； electrical impedance tomography