一种陶瓷基复合材料航空发动机关键部件损伤在线识别方法

本发明涉及航空发动机结构健康监测与无损检测，具体涉及一种陶瓷基复合材料航空发动机关键部件损伤在线识别方法，适用于涡轮叶片、涡轮外环以及火焰筒部件中陶瓷基复合材料内部损伤识别与评估。

背景技术：

1、随着航空发动机推重比和燃烧温度的不断提升，传统镍基高温合金在耐温能力、结构强度及冷却效率等方面逐渐逼近应用极限，难以满足新一代高性能航空发动机的发展需求。陶瓷基复合材料（cmc）因其优异的高温承载能力、抗氧化性能和低密度特性，被广泛应用于涡轮导向叶片、燃烧室内衬、喷管及涡轮外环等高温热端部件，并可在1600℃级环境下保持良好的力学性能，对提升发动机热效率和推重比具有重要意义。然而，cmc材料为典型脆性复合体系，在热—力—环境多场耦合作用下易产生分层、界面脱粘等内部损伤，尤其在复杂薄壁构件的关键过渡区域，分层损伤易引发刚度退化和局部失效，严重影响发动机安全与寿命。因此，亟需建立面向航空发动机关键cmc部件的高灵敏度、高可靠性内部损伤识别与评估技术，以支撑结构健康监测和寿命预测。

2、针对于陶瓷基复合材料及纤维增强复合材料的损伤模式识别，现有公开方法多以单一声发射信号模态或标准试样、单一工况为对象，难以直接用于航空发动机关键cmc部件的多源信息在线识别。例如，中国专利申请cn105225223a采用小波包能量特征结合bp神经网络实现一般复合材料板件的损伤识别，仅依赖声发射信号本身，未引入力学响应与损伤图像，也未考虑航空发动机cmc关键部件损伤建模；中国专利申请cn112924556a、cn117929111a及相关高温声发射方法主要基于单轴/高温拉伸下规则试样的声发射频谱特征和聚类结果进行模式识别，工况理想化、数据局限于声发射单模态，损伤标定依赖预设的损伤先后次序；中国专利申请cn119688454a面向燃气热冲击环境，通过高温波导丝采集声发射信号，并用聚类和小波包分析区分不同损伤模式，其核心仍是频带划分与聚类规则，未综合利用力学响应和图像信息进行多模态定量验证；中国专利申请cn120427759a虽引入小波包能量特征、层次聚类和注意力卷积神经网络以提高碳纤维复合材料声发射模式识别精度，但同样只针对板状试样和声发射单模态，未涉及航空发动机cmc部件，也未建立“信号特征—真实损伤状态”的物理对应关系。

技术实现思路

1、为解决现有陶瓷基复合材料及纤维增强复合材料损伤识别方法多依赖单一声发射信号模态、主要基于规则试样和单一工况，难以反映航空发动机关键 cmc部件真实受力与损伤演化过程，且难以实现对涡轮外环、涡轮导叶和火焰筒等关键部件内部损伤在线识别与定量评估的问题，本发明提供一种陶瓷基复合材料航空发动机关键部件损伤在线识别方法，根据航空发动机真实受力与失效行为，设计涡轮导叶元件、火焰筒元件和涡轮外环元件，在加载至断裂的全过程中同步采集损伤演化过程的声发射信号及力学响应数据。首先对首批元件进行一次性拉伸至失效试验，对全过程损伤信号进行去噪与特征提取，并采用聚类算法划分得到若干典型损伤模式簇。随后选取新的同类型元件进行分段拉伸，在试验过程中实时监测各类损伤簇所占比例和特征峰值频率，当某一损伤簇占主导地位时触发停机，对对应载荷阶段的试样进行实时观察，判定实际损伤机理，将该损伤机理与聚类簇进行标定关联，逐步建立陶瓷基复合材料关键部件的损伤模式特征库，并基于标定后的多类损伤信号构建训练样本，利用bp神经网络对损伤模式特征库进行训练与更新。将经神经网络训练的损伤模式特征库与实时采集的声发射信号相结合，可实现对涡轮导叶、火焰筒及涡轮外环等关键部件在服役工况模拟下的损伤模式在线识别及损伤程度评估，实现对不同部位cmc部件损伤模式和损伤程度的在线定量识别，提高识别结果的可靠性和工程适用性。

2、为达到上述目的，本发明采用如下的技术方案：

3、一种陶瓷基复合材料航空发动机关键部件损伤在线识别方法，包括以下步骤：

4、步骤1、按真实结构失效部位及失效行为设计的航空发动机不同部位元件，所述元件包括涡轮外环元件、涡轮导叶元件和火焰筒元件；

5、步骤2、所述元件进行一次性加载至断裂试验，在加载过程中同步采集全过程的声发射信号、力学响应数据以及损伤演化图像，构成多源检测数据；

6、步骤3、对声发射信号进行去噪与特征提取，并采用聚类算法将声发射信号划分为若干典型损伤模式簇；

7、步骤4、同类型元件进行分段加载试验，在试验过程中实时监测各类损伤模式簇所占比例和特征峰值频率，当某一损伤模式簇占主导地位时停止加载，对对应载荷阶段的元件进行实时观察并拍摄损伤形貌图像，判定实际损伤模式，并将该损伤模式与对应的聚类簇进行标定关联；

8、步骤5、关联后的多类损伤信号构建训练样本，利用bp神经网络对损伤模式特征库进行训练与更新，将经神经网络训练的损伤模式特征库与实时采集的声发射信号相结合，实现对涡轮导叶、火焰筒及涡轮外环关键部件在服役工况模拟下的损伤模式在线识别及损伤程度评估。

9、有益效果：

10、本发明通过按照真实失效部位及失效行为设计的涡轮外环、涡轮导叶和火焰筒元件上同步采集声发射、力学响应及损伤图像等多源数据，并结合分段加载与停机取样标定，建立了经物理验证的航空发动机cmc关键部件损伤模式特征库；在此基础上，采用多模态特征融合与神经网络建模，实现了不同部位cmc构件损伤模式与损伤程度的在线识别，克服了现有方法依赖声发射单模态和规则试样的局限性，为航空发动机cmc关键部件的结构健康监测提供了可靠的技术手段。

11、本发明以涡轮导叶、火焰筒、涡轮外环等具体部位cmc元件为对象，采集上述元件损伤过程中的声发射信号、力学响应数据及损伤演化图像，先对首批全程加载至断裂试样的声发射数据进行聚类，再在新试样上实施分段加载，当某类簇占主导时停机取样，通过断同步观察确认真实损伤机理，从而实现聚类簇与具体损伤模式的一一标定，构建经物理验证的cmc航空发动机关键部件损伤模式特征库。在此基础上，利用神经网络等智能算法建立具有部位感知能力的损伤识别模型，实现上述关键cmc部件在服役工况或服役工况模拟下损伤模式与损伤程度的在线定量识别与评估，形成构件级多源采集、聚类和停机取样标定、多模态融合、神经网络在线识别的完整技术路径，为cmc航空发动机结构健康监测提供系统解决方案。

1.一种陶瓷基复合材料航空发动机关键部件损伤在线识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种陶瓷基复合材料航空发动机关键部件损伤在线识别方法，其特征在于，同步采集的多源检测数据包括经损伤图像形貌标定后的声发射信号和力学响应数据。

3.根据权利要求1或2所述的一种陶瓷基复合材料航空发动机关键部件损伤在线识别方法，其特征在于，对所述多源检测数据进行预处理，所述预处理包括对声发射信号进行小波阈值去噪，对力学响应数据进行滑动平均平滑处理，并对不同模态的数据进行时间同步对齐。

4.根据权利要求3所述的一种陶瓷基复合材料航空发动机关键部件损伤在线识别方法，其特征在于，通过计算声发射特征序列与力学响应特征序列的互相关函数来确定最佳时间延迟，并根据所述最佳时间延迟对力学响应数据进行时间修正，以实现时间同步。

5.根据权利要求3所述的一种陶瓷基复合材料航空发动机关键部件损伤在线识别方法，其特征在于，对预处理后的多源检测数据进行特征提取，得到与损伤相关的特征集合，所述特征包括声发射信号的幅值和峰值频率，以及力学响应数据的等效刚度和刚度退化率。

6.根据权利要求5所述的一种陶瓷基复合材料航空发动机关键部件损伤在线识别方法，其特征在于，根据分段加载停机后拍摄的损伤形貌图像，对当前样本的损伤类型进行标定，所述损伤类型包括纤维断裂、基体开裂和界面脱粘。

7.根据权利要求5或6所述的一种陶瓷基复合材料航空发动机关键部件损伤在线识别方法，其特征在于，对提取的特征进行归一化处理，并将归一化后的声发射特征向量与力学响应特征向量进行加权融合，形成融合特征向量。

8.根据权利要求7所述的一种陶瓷基复合材料航空发动机关键部件损伤在线识别方法，其特征在于，将元件部位信息进行独热编码，并将编码后的部位向量与所述融合特征向量进行拼接，得到具有部位感知能力的输入特征向量。

9.根据权利要求8所述的一种陶瓷基复合材料航空发动机关键部件损伤在线识别方法，其特征在于，所述bp神经网络的输入层节点数等于所述部位感知输入特征向量的维数，输出层节点数等于损伤类别数，隐含层节点数根据经验公式确定。

10.根据权利要求9所述的一种陶瓷基复合材料航空发动机关键部件损伤在线识别方法，其特征在于，所述bp神经网络的输出层采用softmax函数计算各损伤类别的预测概率，隐含层采用sigmoid函数作为激活函数。