含面外褶皱的风电叶片复合材料疲劳损伤定量预警方法

本发明属于风电叶片复合材料无损检测与结构健康监测，具体涉及一种基于红外热成像与不可逆热力学理论，用于含面外褶皱缺陷的叶片复合材料疲劳损伤量化评估与早期失效预警的方法。

背景技术：

1、风电叶片是风力发电机组的关键部件，其主承力结构广泛采用玻璃纤维增强聚合物基复合材料（gfrp）。在大型叶片的制造过程中，由于手工铺层限制、树脂流动不均等工艺因素影响，极易在叶根及主梁区域形成面外褶皱缺陷。研究表明，面外褶皱是影响风力涡轮机叶片疲劳结构性能的重要制造缺陷，嵌入人工褶皱缺陷的gfrp层压样品在不同严重程度下表现出显著不同的抗循环载荷能力。在疲劳载荷作用下，首先在褶皱尖端引发基体微裂纹，随循环次数增加微裂纹逐步扩展并连通，进而演化为层间分层和纤维脱粘，最终导致结构整体失效。这一从微裂纹萌生、分层扩展到突发断裂的损伤演化过程，是制约叶片疲劳寿命的关键因素。因此，实现对含褶皱缺陷复合材料疲劳损伤演化过程的精准监测与量化评估，对保障风电产业的安全运行具有重要的现实意义。

2、目前，针对风电叶片复合材料疲劳损伤的检测评估主要存在以下不足。传统的超声c扫描、x射线等无损检测技术虽能识别静态缺陷的几何位置，但难以实现在役期间的全场实时在线监测。常规红外热成像技术虽能捕捉疲劳过程中的表面温度变化，但温度指标受环境温度波动、加载频率等因素干扰显著，且现有研究多停留于表面热斑的定性描述，缺乏将热信号与内部损伤变量进行定量关联的物理模型。传统的疲劳唯象学模型如s-n曲线及刚度退化模型则严重依赖于特定的缺陷几何尺寸，存在显著的几何依赖性，缺乏跨不同缺陷类型的统一物理判据。现有声发射等技术虽能实现动态监测，但信号易受环境噪声干扰，且难以建立损伤程度与预警阈值的定量映射关系。

3、针对上述技术瓶颈，本发明提供一种基于红外热成像与不可逆热力学理论的方法，通过精确计算疲劳全寿命周期内的内禀耗散能与累积热力学熵产，建立与缺陷几何无关的统一损伤主曲线及能耗-褶皱定量映射模型，并设定损伤分级预警阈值，从而实现对含面外褶皱缺陷叶片复合材料的疲劳损伤量化评估与早期失效预警。

技术实现思路

1、为实现上述目的，本发明提供一种基于热力学的风电叶片复合材料褶皱缺陷疲劳评估方法，该方法融合了红外热成像技术与不可逆热力学理论，能够实现从能量耗散角度对含褶皱缺陷的复合材料进行全寿命周期的疲劳损伤量化评估。

2、为实现上述技术目的，本发明采取的技术方案为：

3、含面外褶皱的风电叶片复合材料疲劳损伤定量预警方法，包括以下步骤：

4、步骤一：制备含不同预设面外褶皱角度的叶片复合材料试件；

5、步骤二：对试件进行同步疲劳实验与红外热成像监测，实时采集试件表面的温度场数据以及应力-应变数据；

6、步骤三：基于不可逆热力学理论，根据采集到的温度场数据，计算疲劳全寿命周期内的内禀耗散能率和单周期耗散能密度wd；

7、步骤四：根据所述应力-应变数据计算试件的实时动态刚度e(n)，并以其初始刚度e0为基准进行归一化，得到归一化刚度e/e0；根据所述内禀耗散能率计算累积熵产scum，并定义归一化热力学损伤变量；

8、步骤五：建立所述归一化刚度与所述归一化热力学损伤变量之间的线性损伤主曲线；

9、步骤六：建立所述单周期耗散能密度wd与面外褶皱最大角度θmax之间的定量映射模型；

10、步骤七：根据所述单周期耗散能密度wd的数值，划分风电叶片复合材料的安全服役区、加速监测预警区和灾难性临界失效区，并确定临界失效的物理阈值wd-critical。

11、为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：

12、上述的步骤一中，所述面外褶皱角度包括0°、5°和15°；所述步骤二中，所述疲劳实验为拉-拉疲劳实验，通过红外热像仪采集所述表面温度场数据，通过动态应变片和疲劳试验机同步采集所述应力-应变数据。

13、上述的步骤三中，所述内禀耗散能率通过在一个加载周期内对热传导方程进行积分平均求得，具体计算公式为：

14、

15、其中，p为加载周期，k为材料热导率，t为温度场，h为对流换热系数，ts为试件表面温度，t0为环境温度；所述单周期耗散能密度，其中f为加载频率。

16、上述的步骤四中，所述实时动态刚度通过以下公式计算：

17、e(n) = σmax/εmax

18、其中，σmax为循环中的最大应力，εmax为循环中的最大应变。

19、上述的步骤四中，所述归一化热力学损伤变量通过以下公式定义：

20、

21、其中，为第n次循环时的累积熵产，为试件失效时的总累积熵产。

22、上述的步骤五中，所述线性损伤主曲线具体为：

23、

24、其中，k为斜率系数，为归一化热力学损伤变量。

25、上述的步骤五中的损伤主曲线具体为：e/e0=1-0.92dth。

26、上述的步骤六中，所述单周期耗散能密度与面外褶皱最大角度之间的定量映射模型为指数模型：

27、

28、其中，a、b、c分别为拟合常数。

29、上述的步骤六中，定量映射模型具体为：wd=780+115e0.23θmax，其中wd的单位为j/m³/cycle，θmax的单位为度。

30、上述的步骤七中，临界失效物理阈值wd-critical为 3130 j/m³/cycle，当wd < 1500j/m³/cycle时，判定为安全服役区，此时损伤以基体粘弹性耗散为主；当1500 ≤ wd < 3130j/m³/cycle时，判定为加速监测预警区，此时微裂纹萌生并产生摩擦耗散；当wd ≥ 3130 j/m³/cycle时，判定为灾难性临界失效区，预示材料即将发生失稳分层失效。

31、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

32、1、本发明首次建立了不依赖于缺陷几何形状的“归一化熵产-刚度”损伤主曲线，证实了热力学熵产可作为复合材料疲劳损伤的内禀状态变量，克服了传统损伤模型对特定缺陷几何的依赖性。

33、2、本发明通过计算单周期耗散能密度，能够定量区分基体粘弹性耗散、微裂纹萌生与扩展、层间分层摩擦等三个阶段的能量耗散机制，为疲劳损伤进程的阶段划分提供了量化依据。

34、3、本发明建立了耗散能密度与褶皱角度的指数映射模型，并提取了3130 j/m³/cycle的绝对失效物理阈值，可有效消除加载频率与环境散热等外部因素的干扰，为风电叶片复合材料的制造质量分级和在役健康监测提供了基于能量原理的物理基准。

35、4、本发明采用红外热成像技术，可实现全场、非接触、实时在线监测，适用于大型在役风电叶片的现场评估。

1.含面外褶皱的风电叶片复合材料疲劳损伤定量预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的含面外褶皱的风电叶片复合材料疲劳损伤定量预警方法，其特征在于，所述步骤一中，所述面外褶皱角度包括0°、5°和15°；所述步骤二中，所述疲劳实验为拉-拉疲劳实验，通过红外热像仪采集所述表面温度场数据，通过动态应变片和疲劳试验机同步采集所述应力-应变数据。

3.根据权利要求1所述的含面外褶皱的风电叶片复合材料疲劳损伤定量预警方法，其特征在于，所述步骤三中，所述内禀耗散能率通过在一个加载周期内对热传导方程进行积分平均求得，具体计算公式为：

4.根据权利要求1所述的含面外褶皱的风电叶片复合材料疲劳损伤定量预警方法，其特征在于，所述步骤四中，所述实时动态刚度通过以下公式计算：

5.根据权利要求1所述的含面外褶皱的风电叶片复合材料疲劳损伤定量预警方法，其特征在于，所述步骤四中，所述归一化热力学损伤变量通过以下公式定义：

6.根据权利要求1所述的含面外褶皱的风电叶片复合材料疲劳损伤定量预警方法，其特征在于，所述步骤五中，所述线性损伤主曲线具体为：

7.根据权利要求6所述的含面外褶皱的风电叶片复合材料疲劳损伤定量预警方法，其特征在于，所述步骤五中的损伤主曲线具体为：e/e0=1-0.92dth。

8.根据权利要求1所述的含面外褶皱的风电叶片复合材料疲劳损伤定量预警方法，其特征在于，所述步骤六中，所述单周期耗散能密度与面外褶皱最大角度之间的定量映射模型为指数模型：

9.根据权利要求8所述的含面外褶皱的风电叶片复合材料疲劳损伤定量预警方法，其特征在于，所述步骤六中，定量映射模型具体为：wd=780+115e0.23θmax，其中wd的单位为j/m³/cycle，θmax的单位为度。

10.根据权利要求1所述的含面外褶皱的风电叶片复合材料疲劳损伤定量预警方法，其特征在于，所述步骤七中，临界失效物理阈值wd-critical为 3130 j/m³/cycle，当wd < 1500j/m³/cycle时，判定为安全服役区，此时损伤以基体粘弹性耗散为主；当1500 ≤ wd < 3130j/m³/cycle时，判定为加速监测预警区，此时微裂纹萌生并产生摩擦耗散；当wd ≥ 3130 j/m³/cycle时，判定为灾难性临界失效区，预示材料即将发生失稳分层失效。