Processing math: 76%

基于MVDR加权稀疏重建的CFRP损伤成像

冯继启, 叶波, 邹杨坤, 朱之贞, 杨常春

冯继启, 叶波, 邹杨坤, 等. 基于MVDR加权稀疏重建的CFRP损伤成像[J]. 复合材料学报, 2024, 41(10): 5673-5686. DOI: 10.13801/j.cnki.fhclxb.20240507.002
引用本文: 冯继启, 叶波, 邹杨坤, 等. 基于MVDR加权稀疏重建的CFRP损伤成像[J]. 复合材料学报, 2024, 41(10): 5673-5686. DOI: 10.13801/j.cnki.fhclxb.20240507.002
FENG Jiqi, YE Bo, ZOU Yangkun, et al. CFRP damage imaging based on MVDR weighted sparse reconstruction[J]. Acta Materiae Compositae Sinica, 2024, 41(10): 5673-5686. DOI: 10.13801/j.cnki.fhclxb.20240507.002
Citation: FENG Jiqi, YE Bo, ZOU Yangkun, et al. CFRP damage imaging based on MVDR weighted sparse reconstruction[J]. Acta Materiae Compositae Sinica, 2024, 41(10): 5673-5686. DOI: 10.13801/j.cnki.fhclxb.20240507.002

基于MVDR加权稀疏重建的CFRP损伤成像

基金项目: 国家自然科学基金(62063012);云南省中青年学术和技术带头人后备人才项目(202305AC160062)
详细信息
    通讯作者:

    叶波,博士,教授,博士生导师,研究方向为结构健康监测、电磁无损检测 E-mail: yeripple@hotmail.com

  • 中图分类号: TB332;TP206+.1

CFRP damage imaging based on MVDR weighted sparse reconstruction

Funds: National Natural Science Foundation of China (62063012); The Young and Middle-Aged Academic and Technical Leaders Reserve Talents Project of Yunnan Province (202305AC160062)
  • 摘要: 碳纤维增强复合材料(CFRP)因性能优异而广泛用于航天等领域,其在服役中会出现损伤。利用稀疏重建(SR)算法可对CFRP损伤进行成像,定位损伤位置,但因原子失配问题会造成伪影,甚至误判损伤。针对上述问题,提出一种最小方差无失真响应(MVDR)加权的稀疏重建成像法。将CFRP监测区域划分为若干网格点,基于Lamb波散射模型构造字典,与散射信号和稀疏解变量组成SR模型;其次用MVDR成像法进行成像,基于成像结果构建MVDR权重因子,以此对稀疏解变量进行加权;最后采用基追踪去噪算法求解加权SR模型,得到最优稀疏解并转换为像素值,实现CFRP的损伤成像。CFRP损伤成像实验结果表明:所提方法在相同正则化参数下成像效果均优于SR成像法,而在3种不同正则化参数下的定位误差相比SR成像法分别降低了72.9 mm、77.4 mm与14.7 mm;在4种不同损伤位置下,MVDR-SR成像法成像结果具有更少的伪影,损伤定位误差最大为7.9 mm,相比MVDR和SR成像法具有更好的成像性能,验证了所提方法的正确性和有效性。

     

    Abstract: Carbon fiber reinforced polymer (CFRP) is widely used in aerospace and other fields due to its excellent performance, and it will be damaged in service. Sparse reconstruction (SR) algorithm can be used to image the CFRP damage and locate the damage, but the atomic mismatch problem will cause artifacts and even misjudge the damage. Aiming at the above problems, it was proposed that a sparse reconstruction imaging method weighted by minimum variance distortionless response (MVDR). The CFRP monitoring area was divided into several grids, the dictionary was constructed based on the scattering model of Lamb wave to form the SR model with the scattering signal and the sparse solution variables. Secondly, the MVDR imaging method was used for imaging. Based on the imaging results, the MVDR weighting factor was constructed to weight the sparse solution variables. Finally, the basis pursuit denoising algorithm was adopted to solve the weighted SR model, the optimal sparse solution was obtained and converted into pixel value to realize the damage imaging of CFRP. The experimental results of CFRP damage imaging show that the imaging effect of the proposed method is better than that of the SR imaging method under the same regularization parameters, the localization errors are reduced by 72.9 mm, 77.4 mm and 14.7 mm respectively compared with the SR imaging method under three different regularization parameters. Under four different damage locations, the imaging results of MVDR-SR imaging method have fewer artifacts and the maximum damage localization error is 7.9 mm. Compared with MVDR and SR imaging methods, MVDR-SR imaging method has better imaging performance, which verifies the correctness and effectiveness of the proposed method.

     

  • 随着中国环境保护法的日趋严格和“禁塑令”的逐步实施,利用可再生可降解生物质纤维基材料代替塑料材料已成为重要研究课题[1]。研究开发可替代塑料产品的可降解绿色材料对于中国社会经济的清洁可持续发展具有重要现实意义。纤维素是自然界中储量最丰富的可再生生物质资源,其主要来源于植物纤维,其中包括农业废弃草类植物[2]。纤维素是线性高分子,易于改性,水解后可得到99%葡萄糖,葡萄糖单元C2、C3、C6位上具有较活泼的羟基基团,可发生一系列与羟基有关的化学反应,如纤维素酯化、醚化、接枝共聚和交联反应等。纤维素酯和纤维素醚常用于涂料领域,重要的纤维素酯有纤维素硝酸酯、纤维素黄酸酯、纤维素乙酸酯和纤维素硫酸酯等。纤维素醚主要有甲基纤维素、乙基纤维素、羟乙基纤维素(HEC)、羟丙基纤维素(HPC)和羧甲基纤维素(CMC)等。基于纤维素的绿色可降解特性,纤维素经过疏水疏油改性可进一步拓宽其应用范围。纤维素基双疏材料是指以纤维素为原料或基底通过物理或化学改性生成的具有疏水疏油性能的材料,其水油接触角一般大于90°,当接触角大于150°时为超疏水/超疏油材料。日常生活中最常见的自然界中拥有天然双疏特性且具有自清洁功能的物质有荷叶[3]、羽毛[4](如鸟羽、鸭绒)、昆虫翅膀[5](如蜻蜓、蜜蜂、苍蝇的翅膀)等。纤维素基双疏材料的特点使其代替塑料成为可能。

    本文主要介绍了常见纤维素基双疏材料的制备方法及其性能特点,比较了纤维素基双疏材料制备方法的优缺点和疏水疏油表面原理,阐述了纤维素基双疏材料在水油分离、纺织、阻燃材料和空气净化等领域的应用过程,并对纤维素基双疏材料的未来发展方向进行了展望。

    图  1  纤维素基双疏材料应用框架图
    Figure  1.  Application frame diagram of cellulosic hydrophobic and oleophobic materials

    纤维素基双疏复合膜材料的制备方法主要有流延法、浸涂法、喷涂法、静电纺丝法和等离子体处理技术等,为了改善双疏效果,复合膜材料制备方法因材料特性的不同而有所不同。

    最常用的是流延法[6],即将溶剂、试剂、助剂等混合成均匀的溶液倒入模具或基材上,进行定性干燥。该方法操作简单、生产效率高,可大批量生产。Tang等[7]采用流延法制备出疏水/疏油复合膜。首先将醋酸纤维素(CA)与丙酮、乙二醇混合成溶液,然后浇筑在聚四氟乙烯(PTFE)膜上,真空干燥后得到PTFE-CA复合膜,该复合膜水、油接触角分别为141.2±1.2°和158±2.1°,具有良好的防油污性。当CA质量浓度为9 wt%时,PTFE-9CA复合膜具有稳定的脱盐效果,以含1000 mg/L原油为污物的盐水为进料进行直接接触式膜蒸馏(DCMD)测试,连续运行18 h后PTFE-9 CA复合膜的产水通量保持在16.85 kg/m2·h左右,脱盐率接近100%。Zhou等[8]以纤维素纳米晶体(CNC)等为原料,聚(丙烯酸)-g-CNC-g-聚(丙烯酸六氟丁酯-co-7-(2-甲基丙烯酰氧基乙氧基)-4-甲基香豆素)为稳定剂,采用流延法制备了厚度为0.5~0.6 mm的光响应性纤维素纳米晶改性含氟聚丙烯酸酯乳胶膜,该乳胶膜水、油接触角最高分别为148.1°和116.3°,并且在紫外光照射下具有自修复性能。该乳胶膜中含有香豆素基团,香豆素基团在254 nm紫外线照射下产生光裂解反应,100℃加热增加了聚合物链的流动性,使移动的未交联的线性链迁移并填充划痕,在365 nm紫外线照射下香豆素基团产生光二聚反应,使线性聚合物链交联在一起,实现划痕修复,最大拉伸值由3.0 MPa增加至6.4 MPa;该方法存在的缺陷是在干燥过程中出现样品厚薄不均匀,易出现气泡或条纹现象。

    静电纺丝法可以避免流延法存在的缺陷。静电纺丝[9]是指聚合物溶液中的高分子流体在强电场中雾化后进行喷射纺丝,该方法可以生产出纳米级聚合物纤维,且具有较高的比表面积。通过静电纺丝法制备的膜孔隙率较高,增加了其在海水淡化、水油分离等领域的应用。Justin等[10]以醋酸纤维素为基底,加入到乙酸乙酯和二甲亚砜重量比为1∶1组成的混合溶液中,采用静电纺丝法制备的静电纺丝再生纤维素膜的则表现出水下超疏油性,油接触角为126±2°,膜的油水分离效率为99.99%,水通量高达59000 L/(m2·h)。Zhang等[11]采用静电纺丝法将金属有机骨架(MOF)和ZrO2纳米颗粒添加到聚四氟乙烯(PTFE)纳米孔中,改善了PTFE的纳米结构,使其更均匀稳定,油接触角提高到110°,水接触角高达145°,静电纺丝PTFE-ZrO2膜显示出良好的疏水疏油性,将PTFE-ZrO2膜纺丝在纸上,用苏丹染色花生油的油滴,亚甲基蓝染色水滴,疏液效果良好(图3(d))。Nadir等[12]采用静电纺丝法制备了纤维素纳米纤维膜,然后将SiO2纳米颗粒附着在纤维表面,得到了改性全疏纤维素纳米纤维膜(简称全疏纳米纤维膜),其水接触角最高为150.6±4.0°,十二烷基硫酸钠溶液和矿物油的接触角>130°,在高盐溶液中脱盐率几乎达100%,而且具有稳定的水通量。通过直接接触膜蒸馏(DCMD)实验,将所制造的全疏纳米纤维膜的性能与商业标准聚偏二氟乙烯膜(PVDF)和聚四氟乙烯膜(PTFE)进行了比较。与商用膜相比,全疏纳米纤维膜表现出更高的通量,进料液采用1 mol/L NaCl与0.05、0.1、0.2、0.4 mmol/L SDS浓度的混合溶液,萃取液为60℃,渗透液为20℃去离子水。PTFE、PVDF和全疏纳米纤维膜的初始水蒸气通量分别为26.9、29.7和46.3 L/(m2·h)。并且,全疏纳米纤维膜在运行8小时内表现出稳定的脱盐性能,而对照疏水性聚偏二氟乙烯-六氟丙烯(PVDF-HFP)纳米纤维膜由于润湿阻力低而在脱盐/分离过程中失败。静电纺丝法可以控制纤维的孔隙率和筑造一定的粗糙表面,但仅靠聚合物纤维之间的物理堆叠形成的力学性能不够理想。

    为了改善双疏膜性能,先采用静电纺丝法制作纳米纤维膜,然后再采用浸涂法[13]将一些含氟或低氟试剂涂敷在纳米纤维膜表面,经过干燥或固化使其在膜表面全覆盖,从而提高膜的双疏性和耐久性。An等[14]通过静电纺丝法制备了聚偏氟乙烯-六氟丙烯(PVDF-HFP)纳米纤维膜,然后将膜浸涂在1.0%浓度的1 H,1 H,2 H,2 H-全氟癸基三乙氧基硅烷(FAS)溶液中15 min,重复涂覆8个周期,最后,将FAS涂覆的膜在130℃的烘箱中处理1小时。所制备的PVDF-HFP双疏膜的水、油接触角分别高达138°和127°,并且在强酸强碱和高温下依旧保持良好的稳定性。浸涂法虽然具有简单易操作和能提高膜材料双疏性能的优势,但该方法容易产生流挂现象、溶剂挥发损失大、浸涂处理时间长和浸涂溶剂利用率较低等问题。

    等离子体处理技术[15]可以制备出稳定的超疏水膜。等离子体是气体经过部分或全部电离产生的一种呈电中性的状态,被认为是继固态、液态、气态之后的第四种形态。等离子体处理技术具有高效、快速、稳定、不产生液体废弃物等优势,可降低化学品消耗,而且节能绿色。Ana等[16]运用冷CF4等离子体对壳聚糖/纤维素纳米晶复合膜进行改性,经过5 s处理改性后的膜表面水接触角高达121°,而且膜的疏水表面稳定性较好,浸入在水、5%乙酸、10%乙醇溶液中无氟化物浸出。Huang等[17]使用二氟甲烷(CH2F2)等离子体对醋酸纤维素膜进行疏水改性,经过改性后的醋酸纤维素膜的静态水接触角随着等离子体功率输入的增加而增加,水接触角最高可达110°,原因是等离子体功率输入的增加使等离子体中形成疏水性聚合物的自由基数量增加,醋酸纤维素膜表面疏水性等离子体聚合膜产生的CH2F2等离子体聚合物形成自由基,致使疏水性增加。等离子体处理技术的缺点是对制备环境要求较高(需要干净无尘,通常要求在真空条件下进行),样品可能会出现退化现象。

    喷涂法是将涂料通过一定的压力挤压或吸出而成雾状均匀喷涂在基材表面;为了使所制备的材料具有更优异的性能,通常会对基材进行多次喷涂。如Ajay等[18]采用逐层喷涂法制备得到了具有疏水阻燃的棉织物(CTCAPD-ZnO),第一层喷涂壳聚糖和植酸铵(CTCA),为棉织物提供阻燃性,第二层喷涂聚二甲基硅氧烷和氧化锌(PDMS-ZnO)复合物赋予棉织物疏水性。涂层织物CTCAPD-ZnO因具有高达148°的水接触角使其表现出优异的自清洁性能,此外CTCAPD-ZnO对生活中最常见的织物污染物(例如牛奶、墨水、咖啡和绿茶)也同样具有较高的疏液性,对照织物显示出不同液滴扩散的斑点,相比之下,CTCAPD-ZnO没有显示出斑点,且具有球形液滴,证明CTCAPD-ZnO具有较高的疏液性。垂直火焰测试证实了CTCAPD-ZnO的自熄性能,并且表面炭黑可以用水去除。喷涂法在纺织工业中对于开发新型多功能产品拥有巨大潜力,但喷涂法对基材表面形态要求较高,经常会出现喷涂不均匀或与基材粘附性较差等问题。

    图  2  纤维素膜制备流程图:(a)静电纺丝[19];(b)等离子体处理[20];(c)喷涂法[21]
    Figure  2.  Flowchart of preparation of cellulose film : (a) electrostatic spinning[19];(b) plasma processing[20]; (c) spray method[21]

    涂布是较常用的纸基材料改性方法,将配置好的溶液用涂布机均匀涂在纸基材料表面,干燥成型后即可获得复合纸基材料,涂布可以提高纸基材料的力学性能(如抗张强度、撕裂度、耐折度等)。Huang等[22]用生物酶处理竹纤维制备得到纤维素纳米纤丝(CNF),加入聚乙烯醇(PVA)共混,将共混液用涂布机涂布在原纸基材料表面,得到PVA/CNF双疏纸基材料,耐油脂等级为9级,水接触角达93.56°。Huang等[23]分别用机械、生物、化学法预处理竹纤维粉末,然后与CNF、PVA和烷基烯酮二聚体(AKD)混合配置成溶液,在80℃下涂布在原纸基材料表面(涂布量为2.0 g/m2),探究发现较优配方为:PVA和CNF用量3 wt%、机械微纳米竹粉(M-MBP)用量1 wt%和AKD用量0.20%条件下涂布的PVA/CNF/M-MBP/AKD涂布纸基材料具有良好的强度和优异的疏水疏油性,水接触角为103°,耐油脂等级达到最高的12级,纸基材料的纵向和横向拉伸指数分别增加到71.28 N·m/g和44.92 N·m/g,这对于开发环保型疏水疏油包装材料具有重要指导意义,而且该方法快速易操作,还可批量生产。

    通常一次涂布难以达到优异的疏水疏油性能,需要进行双层涂布。首先采用一次涂布进行疏水/疏油改性,然后采用二次涂布对一次涂布纸进行疏油/疏水改性。Zhang等[24]利用壳聚糖(CS)和巴西棕榈蜡(CWs)采用涂布方法制备具有防水、防油、耐热、抗菌性能的CS/CWs涂布纸基材料。当CS质量浓度为3%(标记为CS3),CW用量占比总固形物含量的90%时(标记为CW90),涂有CS3/CW90的纸基材料的水接触角均高达130.9°,耐油脂等级为最高的12级,而且涂布纸还具有优异的热稳定性和高达99.1%的大肠杆菌抗菌率,在食品包装方面展现出巨大的应用潜力。对比之下,未涂布的纸基材料对水和油均有明显的渗透痕迹。

    涂布法存在的缺陷是在干燥时复合纸基材料表面难以形成理想的平整状态,并且涂布液在配置、倒入等过程中会产生气泡,影响复合纸基材料的表面结构,用超声、真空等脱泡方式会耗费时间,且黏稠溶液难以脱泡。而采用喷涂法可以克服此缺陷。Yi等[25]运用再生纤维抄造纸基材料,如图3(b),第一层将纤维素纳米纤丝(CNF)涂布在再生纤维纸基材料表面,第二层将包含聚二甲基硅氧烷(PDMS)的CNF,采用喷涂方式再固定在涂布的第一层CNF上。双层涂布纸基材料的水接触角高达139.8°,油接触角为97.1°,拉伸强度为2.564 kN/m,透气度达到7446 mL/min,性能指标值为未经过任何涂布的原纸基材料的10倍。等离子体处理技术同样适用于纸基材料表面的物理化学修饰,从而使纸基材料具有所需要的特性。Song等[26]通过等离子体处理技术对纤维素纤维进行丙烯酸丁酯和丙烯酸2-乙基己酯两种疏水性聚合物的接枝改性,以改善纤维的疏水性能。改性纸基材料的疏水性能显著提高,水接触角高达125°以上。

    图  3  双疏复合纸基材料
    纤维素基双疏纸:(a)氟碳表面活性剂(ST-110)-氟化烷基硅烷(FAS)-聚四氟乙烯(PTFE)纤维纸[27];(b)PDMS-CNF双层涂布纸[25];(c)植酸铵-聚甲基氢硅氧烷双疏纤维素纸[28];(d)PTFE-ZrO2改性纤维素纸[11]
    Figure  3.  Hydrophobic and oleophobic composite paper based material
    Cellulose-based Hydrophobic-oleophobic paper : (a) Fluorocarbon surfactant (ST-110) -fluoroalkyl silane (FAS) -polytetrafluoroethylene (PTFE) fiber paper[27]; (b) PDMS-CNF double-coated paper[25]; (c) ammonium phytate-polymethylhydrosiloxane hydrophobic oleophobic paper[28]; (d) PTFE-ZrO2 modified cellulose paper[11]

    凝胶是指通过溶胶-凝胶法,利用干燥方式(如常压干燥、冷冻干燥、超临界干燥等)形成的一种多孔洞固态材料(如气凝胶、水凝胶、海绵和泡沫等),凝胶因其高比表面积、高孔隙率和低密度等优点,在建筑、化工等领域受到广泛关注。Wang等[29]用细菌纤维素(BC)和改性的硫酸钡采用冷冻干燥法制备出BC/BaSO4双疏气凝胶,表面水、油接触角分别高达154°和145.5°,并且双疏改性后不影响其日间辐射冷却性能。Abdul等[30]通过黄原酸化反应溶解纤维素,并加热使纤维素溶液再生来制备纤维素海绵,将干燥的纤维素海绵浸入竹纤维纳米纤维素(MECH-CNF)和2,2,6,6-四甲基哌啶-1-氧化的木浆纤维素纳米纤维(TEMPO-CNF)中,在65℃下干燥12小时,以获得TEMPO-CNF海绵和MECH-CNF海绵,两种纤维素海绵在水下对油的接触角均大于150°,已达到超疏油标准。Xie等[31]将棉短绒纤维素溶解在8 wt% LiOH/15 wt%尿素(LiOH/urea)溶液中,并在0.04 mol/L的四氟硼酸锂(LiBF4)溶液中浸泡12 h,制备的纤维素水凝胶涂敷在不锈钢网上用于进行水油分离。经过纤维素水凝胶涂覆的不锈钢网对癸烷/水混合物的分离效率保持在98.90%以上,在水下对癸烷的接触角高达154.2±2.2°,并且对水与大豆油、癸烷、石油醚、甲苯等多种油类混合物的分离效率分别达到98.89%、99.36%、99.43%和99.96%,通量分别达到32314380643449131428 L/(m2·h),该网还具耐久性,经过测试该网分离癸烷-水混合物10次后分离效率仍保持98.90%以上。可见,纤维素基凝胶具有环保、工艺简单、可循环利用、性能较高的优势,在水油分离领域和油污污染的海水净化领域具有巨大应用潜力。

    图  4  双疏复合凝胶材料
    纤维素基双疏凝胶:(a)多孔和海绵状双疏硅型凝胶[32];(b)BC/BaSO4双疏气凝胶[33];(c)改性PIF纤维素凝胶[29];(d)氧化NFC-聚乙烯亚胺(PEI)和乙二醇二缩水甘油醚(EGDE)气凝胶[34]
    Figure  4.  Hydrophobic and oleophobic composite gel material
    Cellulose-based Hydrophobic-oleophobic gels : (a) porous and spongy Hydrophobic oleophobic silicones[32]; (b) BC/BaSO4 Hydrophobic oleophobic gel[33]; (c) Modified PIF cellulose gel[29]; (d) Oxidized NFC-polyethylene imide (PEI) and ethylene glycol Hydrophobic oleophobic ether (EGDE) aerogel[34]

    工业含油废水对人类的健康和海洋生物具有危害,亟需开发绿色环保且高效油/水分离技术。目前市面上的油水分离材料存在可回收性差、容量有限、对环境有污染、制造过程复杂等缺陷,甚至一些疏油材料会被吸附的油类堵塞造成二次污染。而纤维素基双疏材料具有原料可再生、绿色可降解、储量丰富等优势,在废水净化领域具有巨大应用价值。

    Wang等[35]采用静电纺丝法制备了脱乙酰基醋酸纤维素纳米纤维膜(d-CA),该膜在水中具有疏油性,水中油接触角约为130°,对氯仿/水混合物分离效率可达99.97%,水通量和除油通量分别达到29,000 L/(m2·h)和38,000 L/(m2·h),而商用醋酸纤维素膜(c-CA)水通量仅为1000 L/(m2·h)。除较高的分离通量外,d-CA循环稳定性也高达99.97%, c-CA和d-CA膜在石油醚/水混合物中分离循环数次,c-CA膜在循环使用5次后,分离通量从1000 L/(m2·h)急剧下降至接近零。然而,对于d-CA膜,循环分离使用25次后,分离通量没有明显变化,仍然保持约22,000 L/(m2·h)。d-CA膜在海上石油泄漏中分离油/水混合物方面展现出巨大的应用潜力。Fu等[36]通过NaOH/尿素溶剂体系制备了杂化纤维素/N,N'-亚甲基双丙烯酰胺/氧化石墨烯气凝胶。所制备的气凝胶具有水下疏油性,膜状纤维素/氧化石墨烯(氧化石墨烯含量为1 wt%)水下油接触角为140°,分离效率为99.8%,水通量为22900 L/(m2·h),在长期测试和腐蚀条件下展现出优异的可重复使用性和耐用性,将所制备的气凝胶重复进行10次油/水分离,分离效率仍保持在99.0%以上,水通量也稳定在22900 L/(m2·h);样品在腐蚀性环境(例如在1 mol/L HCl、1 mol/L NaOH和1 mol/L NaCl)下进行了测试,分离效率仍然高于98.5%。Wang[37]等将纤维素纳米晶体/氧化锌(CNC/ZnO)的纳米杂化物与甲基丙烯酸甲酯(HEMA)、甲基丙烯酸二甲氨基乙酯(DMAEMA)和甲基丙烯酰胺-偶氮苯单体(MAAAB)的三嵌段聚合物(PDMAEMA-b-PHEMA-b-PMAAAB)接枝到聚丙烯非织造纤维(PPFN)上得到可逆双刺激响应润湿性的智能无纺布(DSR-CZPP)。DSR-CZPP独特的可逆双刺激响应润湿性可以通过调节pH值和在紫外光照射下触发亲水/疏水转变和亲脂/疏油转变调节,同时CNC/ZnO可以诱导有机染料的光催化降解(图5(a)),DSR-CZPP可吸附不同pH值下的金属离子Cu2+,其中在pH值10下Cu2+吸附率可高达74.31%。DSR-CZPP对有毒有机溶剂如硅油、丙酮、氯仿等多种污染物的吸附率(吸附率=(吸附后重量-吸附前重量)/吸附前重量×100%)分别高达93.14%、142.34%和264.40%,DSR-CZPP具有的强大有机溶剂吸附能力对工业废水处理领域具有重要意义。Fan等[34]使用氧化纳米原纤化纤维素(ONC)、聚乙烯亚胺(PEI)和乙二醇二缩水甘油醚(EGDE)构建了高压缩性疏水的氧化纳米原纤化纤维素气凝胶(C-g-PEI),其在50次循环使用后对三氯甲烷-水的分离效率仍保持99%。加入纤维素降低了气凝胶原料的制备成本,且纤维素基气凝胶可再生、可降解,相对于三聚氰胺等商业有机气凝胶,纤维素基双疏气凝胶具有绿色环保的特性,不会对大自然造成二次污染。

    图  5  纤维素基双疏材料在水油分离领域应用示意图:(a)DSR-CZPP气凝胶[37];(b)C-g-PEI气凝胶[34]
    Figure  5.  Application diagram of cellulose-based hydrophobic-oleophobic materials in the field of water-oil separation : (a) DSR-CZPP aerogel[37]; (b) C-g-PEI aerogel[34]

    纤维素基双疏材料的疏水疏油、绿色无毒、耐磨耐损、价格低廉、易于制作等特性在纺织方面有广泛应用,可以用其制备防水服、冲锋衣等。天然纤维纺织品如棉花、羊毛等具有较强的吸水性,不适用于防水防油服装等材料的制备,需要引入低表面能物质以降低其亲水性。Jamila等[38]用辐射诱导接枝法将氟化丙烯酸酯接枝到亚麻纤维上(图6(a))。此方法使氟化接枝后的亚麻纤维表面拥有更高的粗糙度,使其具有139°的水接触角和108°的二碘甲烷接触角,即使接枝的氟化单体含量低至0.10 wt%,经过辐射接枝的亚麻织物的疏水疏油性能仍有改善。Deng等[39]也同样采用辐射诱导接枝法将氟化丙烯酸酯单体1 H,1 H,2 H,2 H-九氟己基-1-丙烯酸酯接枝至棉织物上制备超疏水棉织物,氟化物的接枝提高了棉织物表面和纳米颗粒之间的化学键强度,使棉织物具有优异的疏水性和耐洗性,水接触角可达160°,经过50次加速洗涤后仍具有优异的超疏水性>150°,但缺点是透湿性差、使用氟化物对环境造成一定程度污染,长期用于生活中可能会造成皮肤感染。赵等[40]采用浸渍-等离子交联方法将聚二甲基硅氧烷(PDMS)接枝于涤纶织物(PET)上,再将其与热塑性聚氨酯(TPU)纳米纤维素膜复合制备得到超疏水透湿面料。TPU膜复合PDMS@PET涤纶织物经过600次水洗和3000次摩擦后,水接触角仍具有147.7°,经过数千次摩擦后其水接触角几乎不变,说明其具有优异的耐磨性;水蒸气透过量为2602.2 g/(m2·24 h),拉伸载荷为450.4 N,固体颗粒过滤性能达到99.9%,并且当PDMS质量浓度为5 g/L时,TPU膜复合PD-MS@PET涤纶织物的自清洁性能最好,使用少量水即可将污渍冲净,而普通PET织物表面进行水冲洗后仍具有污渍残留痕迹;该复合膜具有超疏水性、耐磨性、过滤性、透湿性等特性,使其可用作防水自清洁防护面料。Vilčnik等[41]采用溶胶-凝胶法将1 H,1 H,2 H,2 H-全氟辛基三乙氧基硅烷(PFOTES)添加在二脲丙基三乙氧基硅烷(PDMSU)溶胶中,再将该溶胶浸涂在棉织物表面,制备出超疏水疏油的PFOTES-PDMSU棉织物(图6(b)),该棉织物耐洗耐磨,无需添加任何抗菌剂便拥有优异的抗菌效果。

    图  6  纤维素基双疏材料的耐磨应用示意图:(a)辐照亚麻织物[38];(b)PFOTES-PDMSU棉织物[41]
    Figure  6.  Application diagram of cellulose-based hydrophobic-oleophobic materials in wear resistance : (a) irradiated linen fabric[38]; (b) PFOTES-PDMSU cotton fabric[41]

    近年来可代替石油基不可再生资源的纤维素基泡沫材料受到广泛关注。火灾会给人类和社会带来巨大损失,绿色阻燃材料成为研究开发重点[42]。而绿色可再生可降解生物质组分纤维素因其本身富含羟基,所含元素C、H、O等易于燃烧,因此需要对纤维素进行改性使其具有阻燃性能。Kader[43]等使用磷酸纤维素,加入0.0004 wt%明胶、0.0002 wt%单宁和一定量白云石粘土,在−80℃下冷冻干燥制成纤维素基泡沫材料,为了提高泡沫材料的疏水阻燃性,可将室温硫化的石油醚溶液喷涂在泡沫样品上,该方法具有简单、可实现大规模生产的优势,所制备的纤维素疏水阻燃泡沫水接触角最高可达162.4°,已达到超疏水标准;由于白云石燃烧形成的炭具有阻燃性,未添加白云石的磷酸纤维素在500℃时残余量约为20%,而添加白云石后的疏水阻燃泡沫在1000℃时残余量约50%,白云石的添加增加了泡沫的阻燃性能。Karekin[44]等使用菜籽油烟灰、氰基丙烯酸酯胶和氟化合物沉积在不同织物上得到超耐磨双疏烟灰织物,再将超耐磨双疏烟灰织物附着到定制低温管的内壁上,保持恒定的传热阻力并能减轻生物体的低温损伤,能使缓慢冷冻后精子细胞的运动能力得到更好恢复。所制得的烟灰织物水油接触角最高分别为148°和135°,烟灰织物阻燃效果如图7(b)所示。纤维素基泡沫以及棉织物经过简单改性后拥有良好的疏水阻燃性,可以作为新型绿色复合材料替代不可再生资源,在家具建材以及医学领域具有巨大潜在应用潜力。

    图  7  纤维素基双疏材料在阻燃方面应用示意图:(a)改性PIF纤维素凝胶[29];(b)烟灰织物[44]
    Figure  7.  Application diagram of cellulose-based hydrophobic-oleophobic materials in flame retardancy : (a) Modified PIF cellulose gel[29]; (b) Soot fabric[44]

    随着工业的快速发展,环境污染问题日趋突出,其中空气污染已经对人类健康和社会发展造成了威胁[45]。因此,研究开发环保、无毒、耐久性高的空气过滤净化介质是降低人体对可吸入性粉尘危害的有效途径之一[46]。Zhou等[47]运用静电纺丝法制备了苯二甲酸乙二醇酯/SiO2/氟化聚氨酯双层疏水疏油纳米纤维膜,其水接触角和油接触角分别为130.9°和119.3°,通过膜对气溶胶颗粒的惯性碰撞和拦截作用对直径0.3 μm~10 μm范围内的NaCl和DEHS气溶胶颗粒的过滤效率均在99.96%和99.72%以上,经过10次过滤后,双层膜结构稳定,过滤效率仍保持在99%左右。邵等[48]采用静电纺丝法将含氟聚氨酯(FPU)和聚氨酯(PU)与纳米纤维素相结合,制备了防雾霾窗纱。试验优化条件为PU质量分数15.00%、 FPU添加量12.00%和纺丝时间45 min,所制备得到的FPU/PU纳米纤维的直径为112.05 nm, FPU/PU纳米纤维膜的水接触角为142°,油接触角为138°, FPU/PU防雾霾窗纱的过滤效率可达到91.264%,过滤阻力为48.852 Pa,过滤性能优异,其在空气净化领域具有广阔的应用前景。

    图  8  纤维素基双疏材料在空气净化方面应用示意图:(a)PET/SiO2/FPU双层纳米纤维膜[47];(b)FPU/PU防雾霾纱窗SEM图像[48]
    Figure  8.  Schematic diagram of application of cellulose-based hydrophobic-oleophobic materials in air purification : (a) PET/SiO2/FPU double-layer nanofiber film[47]; (b) SEM image of FPU/PU anti-haze screen[48]

    双疏材料表面的构建一般需要满足两个条件:一是具有较高的表面粗糙度,二是具有足够的低表面能。纤维素分子含有大量的醇羟基,具有亲水性,利用纤维素为基底制作双疏材料主要有两条途径:一是采用低表面能物质构建微纳米级结构来增加其表面粗糙度;二是对微纳米纤维素加入低表面能物质进行物理改性或化学改性。

    双疏材料的莲花效应是一种物理现象,也称为荷叶效应或自清洁效应,通俗来讲是指材料本身具有自我清洁的能力,经过自然条件(如风吹、雨洗等)就能实现自我清洁,不需要外界干预或使用清洁剂等化学物质进行清洁。荷叶微观表面“类锥状”凸起构建出了荷叶表面的粗糙结构,这些小凸起具有蜡质表面,给予荷叶疏液性特点。双疏材料的疏液性能与其结构和表面能密切相关,基于疏水疏油表面理论让水珠或油珠在双疏表面自动聚集形成液滴自动滑落,减少与双疏材料表面的接触面积,从而实现自清洁效应。

    表面润湿性一直与人类的生活息息相关,例如冬天眼镜片起雾、荷花“出淤泥而不染”、秋天“露似真珠月似弓”、水黾能站在水面并跳跃,这些现象给了科学家许多启示,许多仿生产品的研究灵感均来源于此。表面润湿性理论从1805年Thomas Young提出接触角的概念开始至今已有210多年历史,有三种经典理论,分别是Young´s方程、Wenzel模型理论和Cassie模型理论。

    在理想状态下,光滑固体表面的液滴接触角满足Young´s[49]方程,如下式:

    cosθ=γsvγslγlv (1)

    式中:γsv为固体与气体的表面张力;γsl为固-液界面的张力;γlv为液滴的表面张力。

    图9所示,根据Young’s方程可知光滑固体表面的液滴接触角θγsvγslγlv有关。当γlv(界面能)越小时,接触角θ越大;对于同一固体表面,γlv(界面能)越大,接触角θ越大。当θ=0°时,固体表面完全被液体润湿;当θ<90°,表示均匀固体表面被部分润湿或润湿;当θ>90°时,固体表面不被液体润湿;而当θ=180°,固体表面则完全不被液体润湿。

    图  9  液滴在固体表面的三相接触示意图
    Figure  9.  Schematic diagram of three-phase contact of droplets on a solid surface

    自然界中不存在完全光滑均匀的固体表面,因此在1936年,Wenzel[50]在Young´s模型基础上引入了粗糙度概念,Wenzel认为液滴在非理想的表面时,实际上固-液接触面积大于理想状态下的固-液接触面积,Wenzel假设液滴会完全均匀的润湿粗糙表面,并给出了Wenzel方程,如下式[51]

    cosθw=Rf(γsvγsl)γlv=Rfcosθ (2)

    式中:θw为粗糙表面的接触角;θ为理想光滑表面接触角;γsv为固体的表面张力;γsl为固-液界面的张力;γlv为液滴的表面张力;Rf为粗糙度因子。Wenzel模型见图10(a)。

    图  10  粗糙表面的(a)Wenzel模型和(b)Cassie模型
    Figure  10.  (a) Wenzel model and (b) Cassie model for rough surfaces

    通过Wenzel方程可以发现,当θ≤90°时,Rf越大则θw越小,材料亲水;当θ≥90°时,Rf越大则θw越大,材料疏水;即粗糙度对亲水和疏水都具有放大效应,这说明当材料本身具有疏水性时提高表面的粗糙度有助于构造超疏水性表面。

    Young´s方程和Wenzel模型的假设前提是液体能够完全润湿粗糙的物体表面。但在实际情形中,尤其是疏液的材料表面是不可能完全润湿粗糙固体的,这与Wenzel提出的模型大不相同,固-液界面之间还有空气存在。在1944年Cassie[52]和Baxter从热力学角度改进了Wenzel模型,提出固-液相接触和液-气相接触来描述这种状态下的接触角,即Cassie-Baxter方程[53],如下式:

    cosθw1=f1cosθ1+f2cosθ2 (3)

    式中:f1为固-液相接触面积百分比;f2为液-气相接触面积百分比;θw1为Cassie-Baxter状态下表观接触角;θ1为固-液相接触角;θ2为液-气相接触角;见图10(b)。

    在实际情形中,固-液相不会完全接触,即f1小于1,因此cosθw1<cosθ1θw1θ1,即θw1大于液滴在理想光滑物体表面的接触角,与Wenzel方程的区别是无论在亲液还是疏液物体表面,Cassie-Baxter模型均能实现疏液的性能,甚至是超疏液性能,这使得物体表面湿润性理论进一步得到完善。

    纤维素分子表面含有大量亲水羟基,因而纤维素基双疏材料的结合力主要包括静电作用力、化学键结合力、氢键结合力等。静电作用力主要包括静电引力和静电斥力,对纤维素进行疏水疏油改性通常是靠静电引力,纤维素分子基团上的阴离子与改性基团的阳离子相互吸引产生静电引力。Norhidayu等[54]采用疏水性阳离子表面活性剂十六烷基三甲基溴化铵(CTAB)对纳米晶纤维素(NCC)进行修饰得到CTAB-NCC。NCC通常是天然纤维素经过硫酸水解制得,表面含有丰富的羟基和硫酸酯官能团,因而NCC分子具有亲水表面。CTAB-NCC疏水的原因主要是CTAB的阳离子与NCC表面的硫酸酯阴离子发生了非共价相互作用,即强静电作用,NCC亲水官能团被疏水的CTAB分子结合而拥有了疏水性(图11(a))

    相较于静电作用和氢键,化学反应形成的化学键力拥有更强的稳定性,不易断裂,但缺点是化学键具有局限性,例如Wang[55]等采用溶胶-凝胶法在酸性条件下将微晶纤维素(MCC)和长烷基链的十六烷基三甲氧基硅烷(HDTMS)结合制备了疏水性硅烷化纤维素。水解后的HDTMS硅烷醇基团与MCC羟基发生缩合反应,形成Si-O-C键,同时也自缩合形成聚硅氧烷网络(图11(b))。水油分离效率高达99.93%,水通量高达4628.5 L/(m2·h);缺点是仅对植物油-水混合物有效,对矿物油-水混合物则无效。

    图  11  纤维素基双疏材料的结合力及表面构筑图:(a)CTAB与NCC静电作用图[54];(b)HDTMS与MCC之间的化学缩合反应[55];(c)F-PEG分子与HMDI之间化学反应[56];(d)水分子间氢键作用;(e)Stöber二氧化硅颗粒与CO微纳米粗糙结构构筑图[59]
    Figure  11.  Binding force and surface structure of cellulose-based hydrophobic-oleophobic materials : (a) Electrostatic interaction between CTAB and NCC[54]; (b) Chemical condensation reaction between HDTMS and MCC[55]; (c) Chemical reaction between F-PEG molecule and HMDI[56]; (d) hydrogen bonding between water molecules; (e) Stöber silica particles and CO micro-nano rough structure construction diagram[59]

    一些纤维素泡沫材料的双疏性能主要基于化学键和粗糙微纳米表面。Chen[56]等通过简单的微/纳米形貌构建和两亲性聚乙二醇短链全氟分子(F-PEG)接枝,F-PEG分子由疏油氟化烷基和亲水聚乙二醇链组成,1,6-二异氰酸己烷(HMDI)一端的异氰酸酯与纤维素海绵的羟基反应,使纤维素海绵表面获得异氰酸酯官能化;然后纤维素海绵表面上的另一个异氰酸酯与F-PEG分子的羟基进行反应,从而使纤维素海绵具有疏油性(图11(c))。粗糙表面以砂纸为底模,在溶液中加入造孔剂,干燥后得到多孔纤维素海绵。F-PEG接枝多孔纤维素海绵(F-g-CS)最高分离效率和透过速率分别为99.92%和297 L/(m2·h),油接触角高达130°,可以高效分离水包油和油包水乳液。

    氢键结合力是介于化学键结合力和静电作用力之间的一种力[57],键能较低但作用力大于静电作用力,如水分子之间也存在氢键作用力(图11(d))。在纤维素分子间氢键通常会形成致密的氢键网络结构,给予纤维素或纤维素纤维成纸力学强度性能。Zhu等[58]利用海藻酸钠(SA)、羟丙基甲基纤维素(HPMC)、聚乙烯醇丁醛(PVB)和疏水SiO2纳米颗粒(HSNPs),采用双层涂布方式制备了双疏纸。SA与HPMC分子之间的氢键作用,以及SA与原纸中的Ca2+离子之间的交联作用,在纸表面形成致密而坚韧的涂层,其中PVB和HSNPs作为疏水层,SA和HPMC作为疏油层。

    粗糙表面结构的构建需要在材料表面建立微纳米低表面能结构,像荷叶的微观结构一样,表面有许多类锥状凸起,将小水滴聚集成水珠落下,实现自清洁性能。Jelena[59]等使用Stöber二氧化硅颗粒[60]对经过预处理的100%棉织物进行改性制备了凹凸粗糙表面(图11(e))。利用氟烷基功能性水性低聚硅氧烷作为疏水疏油改性剂处理织物,降低织物的表面能。微纳米结构粗糙表面还可以通过加入造孔剂、原位生长法、表面涂覆等方式构建,使水/油滴无法粘附在材料表面。Malin等[61]使用SiO2在纤维素纳米纤维/纳米晶体(CNF/CNC)-甲苯二异氰酸酯胶囊的外壁上成核并原位生长为半球形SiO2纳米颗粒,并通过加入不同尺寸的SiO2纳米颗粒使纤维素胶囊具有类覆盆子或西兰花状粗糙外表,该纤维素胶囊水的接触角为167°±2°,乙二醇为163°±3°,十六烷为159°±2°,成功制备超疏水超疏油纤维素胶囊,在生物医药方面展现出巨大的应用潜力。

    利用储量丰富、绿色可降解纤维素基材料代替塑料是中国实施“禁塑令”和实现双碳经济的重要途径。纤维素经过双疏改性后可制备多种性能和多种用途的纤维素基双疏材料,目前研究开发的纤维素基双疏材料多用于废水处理、水油分离、空气净化、性能改善等,虽然纤维素基双疏材料的研究已取得一定进展,但纤维素基双疏材料制备过程存在成本高、所用溶剂需要处理回收、制备工艺条件苛刻、含氟试剂污染等问题,限制了纤维素基双疏材料应用范围的扩大和应用效果的提高,需要进行工艺技术优化和生产中试后才能进行大规模生产和工业化应用。为了实现中国清洁可持续低碳经济发展目标,需要持续研究开发无氟、绿色、可降解等清洁制备工艺技术,改善纤维素基双疏材料的性能,提高其重复使用率,基于纤维素材料的绿色可再生特性,进一步扩大其应用范围,实现纤维素基生物质组分的功能高值化利用。

  • 图  1   Lamb波散射示意图

    Figure  1.   Scattering plot of Lamb wave

    r1 —Distance from the excitation source to the scattering source; r2 —Distance from the scattering source to the receiving source; r3—Distance from the excitation source to the receiving source

    图  2   最小方差无失真响应(MVDR)-稀疏重建(SR)成像法流程

    Figure  2.   Flowchart of the minimum variance distortionless response (MVDR)-sparse reconstruction (SR) imaging method

    BPDN—Basic pursuit denoise

    图  3   碳纤维增强复合材料(CFRP)层合板

    Figure  3.   Carbon fiber reinforced polymer (CFRP) laminates

    图  4   传感器/损伤坐标示意图

    Figure  4.   Coordinate plot of sensor and damage

    图  5   激励信号

    Figure  5.   Excitation signal

    图  6   D4处不同正则化参数下的SR与MVDR-SR成像法成像结果

    Figure  6.   SR and MVDR-SR imaging results under different regularization parameters at D4

    图  7   损伤D1成像结果

    Figure  7.   Damage D1 imaging results

    图  8   损伤D2成像结果

    Figure  8.   Damage D2 imaging results

    图  9   损伤D3成像结果

    Figure  9.   Damage D3 imaging results

    图  10   损伤D4成像结果

    Figure  10.   Damage D4 imaging results

    表  1   T700 M21型CFRP参数

    Table  1   Material parameters of T700 M21 CFRP

    ParameterValueParameterValue
    E11/GPa125.5±2.4v120.37±0.08
    E22/GPa8.7±0.1v230.45±0.02
    G12/GPa4.135ρ/(kg·m−3)1571±2
    Notes: E11, E22—Elasticity modulus; G12—Shear modulus; v12, v23—Poisson's ratio; ρ—Density.
    下载: 导出CSV

    表  2   传感器坐标

    Table  2   Sensor coordinate

    Sensor Coordinate/mm Sensor Coordinate/mm
    T1 (450, 470) T7 (450, 30)
    T2 (370, 470) T8 (370, 30)
    T3 (290, 470) T9 (290, 30)
    T4 (210, 470) T10 (210, 30)
    T5 (130, 470) T11 (130, 30)
    T6 (50, 470) T12 (50, 30)
    Notes: T represents sensor; The subscript represents the sequence number.
    下载: 导出CSV

    表  3   损伤坐标

    Table  3   Damage coordinate

    Damage Coordinate/mm Damage Coordinate/mm
    D1 (65, 415) D2 (265, 412)
    D3 (320, 260) D4 (250, 75)
    Notes: D represents damage; The following number represents the serial number.
    下载: 导出CSV

    表  4   D4处不同正则化参数σ2下的SR与MVDR-SR成像法定位结果

    Table  4   Location results of SR and MVDR-SR imaging methods under different regularization parameters σ2 at D4

    σ2 SR MVDR-SR
    Imaging
    center/mm
    Location error/mm Imaging
    center/mm
    Location error/mm
    0.55\left\| {\boldsymbol{y}} \right\|_2^2 (187.5, 7.5) 91.9 (257.5, 92.5) 19.0
    0.75\left\| {\boldsymbol{y}} \right\|_2^2 (187.5, 7.5) 91.9 (257.5, 87.5) 14.5
    0.95\left\| {\boldsymbol{y}} \right\|_2^2 (247.5, 97.5) 22.6 (247.5, 82.5) 7.9
    下载: 导出CSV

    表  5   3种成像法在不同损伤位置成像定位结果

    Table  5   Imaging positioning results of the three imaging methods at different damage localizations

    Damage MVDR SR MVDR-SR
    Imaging
    center/mm
    Location error/mm Imaging
    center/mm
    Location error/mm Imaging
    center/mm
    Location error/mm
    D1 (82.5, 412.5) 17.6 (2.5, 387.5) 68.2 (62.5, 412.5) 3.5
    D2 (267.5, 432.5) 20.7 (262.5, 402.5) 9.8 (257.5, 412.5) 7.5
    D3 (307.5, 257.5) 12.7 (492.5, 257.5) 172.5 (312.5, 257.5) 7.9
    D4 (247.5, 67.5) 7.9 (247.5, 97.5) 22.6 (247.5, 82.5) 7.9
    下载: 导出CSV
  • [1] 杜善义. 先进复合材料与航空航天[J]. 复合材料学报, 2007, 24(1): 1-12. DOI: 10.3321/j.issn:1000-3851.2007.01.001

    DU Shanyi. Advanced composite materials and aerospace engineering[J]. Acta Materiae Compositae Sinica, 2007, 24(1): 1-12(in Chinese). DOI: 10.3321/j.issn:1000-3851.2007.01.001

    [2]

    KUPSKI J, FREITAS S T D. Design of adhesively bonded lap joints with laminated CFRP adherends: Review, challenges and new opportunities for aerospace structures[J]. Composite Structures, 2021, 268: 113923.

    [3] 陈健, 袁慎芳. 加筋复合材料结构分层损伤的贝叶斯诊断及预测[J]. 复合材料学报, 2021, 38(11): 3726-3736.

    CHEN Jian, YUAN Shenfang. Bayesian diagnosis and prediction of delamination damage of stiffened composite structures[J]. Acta Materiae Compositae Sinica, 2021, 38(11): 3726-3736(in Chinese).

    [4] 王奕首, 王明华, 刘德博, 等. 声发射在复合材料贮箱上的应用研究进展[J]. 仪器仪表学报, 2022, 43(4): 1-17.

    WANG Yishou, WANG Minghua, LIU Debo, et al. Research progress on the application of acoustic emission in composite tanks[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument, 2022, 43(4): 1-17(in Chinese).

    [5] 雷鹰, 刘丽君, 郑翥鹏. 结构健康监测若干方法与技术研究进展综述[J]. 厦门大学学报(自然科学版), 2021, 60(3): 630-640.

    LEI Ying, LIU Lijun, ZHENG Zhupeng. A review of research progress on several methods and techniques of structural health monitoring[J]. Journal of Xiamen University (Natural Science Edition), 2021, 60(3): 630-640(in Chinese).

    [6] 王奕首, 卿新林. 复合材料连接结构健康监测技术研究进展[J]. 复合材料学报, 2016, 33(1): 1-16.

    WANG Yishou, QING Xinlin. Research progress on health monitoring technology of composite connected structures[J]. Acta Materiae Compositae Sinica, 2016, 33(1): 1-16(in Chinese).

    [7] 李鹏飞, 骆英, 徐晨光. 基于压缩感知的复合材料板Lamb波场重构及损伤成像[J]. 复合材料学报, 2021, 38(4): 1155-1166.

    LI Pengfei, LUO Ying, XU Chenguang. Lamb wave field reconstruction and damage imaging of composite plate based on compressed sensing[J]. Acta Materiae Compositae Sinica, 2021, 38(4): 1155-1166(in Chinese).

    [8] 杨红娟, 杨正岩, 杨雷, 等. 碳纤维复合材料损伤的超声检测与成像方法研究进展[J]. 复合材料学报, 2023, 40(8): 4295-4317.

    YANG Hongjuan, YANG Zhengyan, YANG Lei, et al. Research progress of ultrasonic detection and imaging methods for damage of carbon fiber composite materials[J]. Acta Materiae Compositae Sinica, 2023, 40(8): 4295-4317(in Chinese).

    [9]

    WANG C H, ROSE J T, CHANG F K. A synthetic time-reversal imaging method for structural health monitoring[J]. Smart Materials and Structures, 2004, 13(2): 415. DOI: 10.1088/0964-1726/13/2/020

    [10]

    YU Y, LIU X, WANG Y, et al. Lamb wave-based damage imaging of CFRP composite structures using autoencoder and delay-and-sum[J]. Composite Structures, 2023, 303: 116263. DOI: 10.1016/j.compstruct.2022.116263

    [11]

    LI F, LUO Y. Damage imaging of lamb wave in isotropic plate using phased array delay and sum based on frequency-domain inverse scattering model[J]. Nondestructive Testing and Evaluation, 2022, 37(6): 721-736. DOI: 10.1080/10589759.2022.2045292

    [12]

    HALL J S, MICHAELS J E. Minimum variance ultrasonic imaging applied to an in situ sparse guided wave array[J]. IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control, 2010, 57(10): 2311-2323. DOI: 10.1109/TUFFC.2010.1692

    [13]

    HUA J, ZHANG H, MIAO Y, et al. Modified minimum variance imaging of Lamb waves for damage localization in aluminum plates and composite laminates[J]. NDT & E International, 2022, 125: 102574.

    [14]

    SU C, JIANG M, LYU S, et al. Damage imaging for composite using Lamb wave based on minimum variance distortion-less response method[J]. Transactions of the Institute of Measurement and Control, 2019, 41(15): 4179-4186. DOI: 10.1177/0142331219851901

    [15]

    LEVINE R M, MICHAELS J E. Model-based imaging of damage with Lamb waves via sparse reconstruction[J]. The Journal of the Acoustical Society of America, 2013, 133(3): 1525-1534. DOI: 10.1121/1.4788984

    [16]

    LEVINE R M, MICHAELS J E. Block-sparse reconstruction and imaging for lamb wave structural health monitoring[J]. IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control, 2014, 61(6): 1006-1015. DOI: 10.1109/TUFFC.2014.2996

    [17]

    DONOHO D L. Compressed sensing[J]. IEEE Transactions on Information Theory, 2006, 52(4): 1289-1306. DOI: 10.1109/TIT.2006.871582

    [18]

    WANG Z, WANG S, WANG Q, et al. Bayesian compressive sensing for recovering the time-frequency representation of undersampled Lamb wave signals[J]. Applied Acoustics, 2022, 187: 108480. DOI: 10.1016/j.apacoust.2021.108480

    [19]

    GOLATO A, AHMAD F, SANTHANAM S, et al. Multipath exploitation for enhanced defect imaging using Lamb waves[J]. NDT & E International, 2017, 92: 1-9.

    [20]

    GOLATO A, SANTHANAM S, AHMAD F, et al. Multimodal sparse reconstruction in guided wave imaging of defects in plates[J]. Journal of Electronic Imaging, 2016, 25(4): 043013. DOI: 10.1117/1.JEI.25.4.043013

    [21]

    ZHANG H, LU Y, MA S, et al. Adaptive sparse reconstruction of damage localization via Lamb waves for structure health monitoring[J]. Computing, 2019, 101: 679-692. DOI: 10.1007/s00607-018-00694-0

    [22]

    XU C, DENG M. Lamb wave imaging based on multi-frequency sparse decomposition[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2022, 174: 109076. DOI: 10.1016/j.ymssp.2022.109076

    [23]

    HUA J, WANG Z, GAO F, et al. Sparse reconstruction imaging of damage for Lamb wave simultaneous excitation system in composite laminates[J]. Measurement, 2019, 136: 201-211. DOI: 10.1016/j.measurement.2018.12.081

    [24]

    HUA J, GAO F, ZENG L, et al. Modified sparse reconstruction imaging of lamb waves for damage quantitative evaluation[J]. NDT & E International, 2019, 107: 102143.

    [25]

    XU C, YANG Z, TIAN S, et al. Lamb wave inspection for composite laminates using a combined method of sparse reconstruction and delay-and-sum[J]. Composite Structures, 2019, 223: 110973. DOI: 10.1016/j.compstruct.2019.110973

    [26]

    WU H, MA S, DU B. Damage imaging method for composites laminates based on sparse reconstruction of single-mode Lamb wave[J]. Measurement Science and Technology, 2022, 33(12): 125403. DOI: 10.1088/1361-6501/ac9075

    [27]

    XU C, YANG Z, ZHAI Z, et al. A weighted sparse reconstruction-based ultrasonic guided wave anomaly imaging method for composite laminates[J]. Composite Structures, 2019, 209: 233-241. DOI: 10.1016/j.compstruct.2018.10.097

    [28]

    XU C, YANG Z, ZUO H, et al. Minimum variance Lamb wave imaging based on weighted sparse decomposition coefficients in quasi-isotropic composite laminates[J]. Composite Structures, 2021, 275: 114432. DOI: 10.1016/j.compstruct.2021.114432

    [29] 徐冠基, 许才彬, 杨志勃, 等. 碳纤维层合板Lamb波损伤检测的加权块稀疏成像法[J]. 西安交通大学学报, 2019, 53(6): 176-182. DOI: 10.7652/xjtuxb201906023

    XU Guanji, XU Caibin, YANG Zhibo, et al. Weighted block sparse imaging method for Lamb wave damage detection of carbon fiber laminates[J]. Journal of Xi'an Jiaotong University, 2019, 53(6): 176-182(in Chinese). DOI: 10.7652/xjtuxb201906023

    [30]

    DE LUCA A, CAPUTO F, KHODAEI Z S, et al. Damage characterization of composite plates under low velocity impact using ultrasonic guided waves[J]. Composites Part B: Engineering, 2018, 138: 168-180. DOI: 10.1016/j.compositesb.2017.11.042

    [31]

    LI Y, VOROBYOV S A, HE Z. Terrain-scattered jammer suppression in MIMO radar using space-(fast) time adaptive processing[C]//2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). Shanghai: IEEE, 2016: 3026-3033.

    [32]

    STERNINI S, PAU A, SCALEA F L D. Minimum variance imaging in plates using guided wave mode beamforming[J]. IEEE Trans Ultrason Ferroelectrics Freq Control, 2019, 66(12): 1906-1919. DOI: 10.1109/TUFFC.2019.2935139

    [33]

    HARLEY J B, MOURA J M F. Data-driven matched field processing for Lamb wave structural health monitoring[J]. The Journal of the Acoustical Society of America, 2014, 135(3): 1231-1244. DOI: 10.1121/1.4863651

    [34]

    FIGUEIREDO M A T, NOWAK R D, WRIGHT S J. Gradient projection for sparse reconstruction: Application to compressed sensing and other inverse problems[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, 2007, 1(4): 586-597. DOI: 10.1109/JSTSP.2007.910281

    [35]

    MOLL J, KATHOL J, FRITZEN C, et al. Open guided waves: Online platform for ultrasonic guided wave measurements[J]. Structural Health Monitoring, 2019, 18(5-6): 1903-1914.

    [36]

    XU B, GIURGIUTIU V. Single mode tuning effects on Lamb wave time reversal with piezoelectric wafer active sensors for structural health monitoring[J]. Journal of Nondestructive Evaluation, 2007, 26: 123-134.

    [37]

    NOKHBATOLFOGHAHAI A, NAVAZI H M, GROVES R M. Use of dictionary learning for damage localization in complex structures[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2022, 180: 109394. DOI: 10.1016/j.ymssp.2022.109394

  • 碳纤维复合材料(Carbon Fiber Reinforced Plastic, CFRP)具有重量轻和强度高等优点,被广泛用于火箭与飞机等大型飞行器的关键结构。CFRP结构在长期服役后会出现裂纹或撞击等损伤,需要对其进行结构健康监测。利用最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response, MVDR)成像法和稀疏重建(Sparse Reconstruction, SR)成像法可以对损伤进行成像,直观显示损伤位置及大小。MVDR成像法成像稳定,但伪影较多;SR成像法伪影少,但成像不稳定,求解过程中会出现原子失配问题,导致误判损伤,降低成像性能。

    本文结合MVDR成像法与SR成像法,提出一种MVDR-SR成像法。基于MVDR成像法所得到的成像结果构建与网格点一一对应的MVDR权重因子,其数值与MVDR成像结果成反比,即MVDR成像结果中像素值越大的网格点,其对应的MVDR权重因子越小。MVDR权重因子包含了损伤位置范围信息,更符合实际损伤情况,将其施加于SR成像法中的稀疏解变量,改变SR模型求解过程中不同网格点对应的字典原子信号与实际信号的匹配概率。当网格点对应的MVDR权重因子越小时,其对应的原子与实际信号的匹配概率越高,匹配系数越大,得到的对应稀疏解变量数值越大,最后基于SR成像法得到该网格点的像素值就越大,越可能存在损伤。因此,通过对SR成像法中的稀疏解变量施加MVDR权重可以提高损伤网格点对应原子的匹配概率,并降低无损网格点对应原子的匹配概率,进而降低原子失配率,在消除伪影的同时降低损伤误判率。如图1所示为MVDR、SR和MVDR-SR成像法在D1损伤处的成像结果,由图可知,相比MVDR与SR成像法所得的成像结果,MVDR-SR成像法得到的成像结果在消除无损区域几乎所有伪影的同时准确对损伤进行了成像与定位,定位误差相比MVDR和SR成像法分别降低了14.1mm和64.7mm,有效提高了成像性能。

    损伤D1成像结果

图(10)  /  表(5)
计量
  • 文章访问数:  145
  • HTML全文浏览量:  75
  • PDF下载量:  20
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2023-12-03
  • 修回日期:  2024-04-13
  • 录用日期:  2024-04-25
  • 网络出版日期:  2024-05-07
  • 刊出日期:  2024-10-14

目录

/

返回文章
返回