航空结构低速冲击监测技术研究进展
收稿日期: 2024-03-09
修回日期: 2024-04-05
录用日期: 2024-06-12
网络出版日期: 2024-07-31
基金资助
国家重点研发计划(2022YFB3402500);国家自然科学基金(U2341235)
Research progress in low-velocity impact monitoring technology for aircraft structures
Received date: 2024-03-09
Revised date: 2024-04-05
Accepted date: 2024-06-12
Online published: 2024-07-31
Supported by
National Key Research and Development Program of China(2022YFB3402500);National Natural Science Foundation of China(U2341235)
低速冲击对航空结构造成的潜在损伤严重威胁飞行器的飞行安全。冲击监测技术能够实时定位冲击源、重构载荷历程并估计冲击能量，是结构健康状态评估的关键技术，对于保障飞行器的服役安全具有重要意义。概述了冲击监测的一般流程；归纳了具有代表性的冲击定位方法，包括基于稀疏传感器阵列的时差法、时间反转聚焦法、参考数据库法和机器学习法，基于密集传感器阵列的波束成形法、传感器簇法、多重信号分类法和空间波数滤波器法，以及基于非波动信号的其他方法；总结了基于模型和机器学习的2种冲击载荷重构方法，以及冲击能量识别方法；结合冲击监测技术的现状，讨论了其面临的技术挑战并展望其发展趋势。
曾旭 , 邓德双 , 杨红娟 , 杨正岩 , 马书义 , 杨雷 , 武湛君 . 航空结构低速冲击监测技术研究进展[J]. 航空学报, 2024 , 45(23) : 30368 -030368 . DOI: 10.7527/S1000-6893.2024.30368
Low-velocity impacts pose a severe threat to aircraft flight safety by potentially damaging aerospace structures. Impact monitoring， which can locate the source of impacts in real time， reconstruct load histories， and estimate impact energy， is a key technology in structural health assessment， crucial for ensuring aircraft operation safety. This article provides an overview of the general process of the impact monitoring technology. Representative impact localization methods are summarized， including sparse sensor array based time difference methods， time reversal focusing methods， reference database methods and machine learning methods， dense sensor array based beamforming methods， sensor cluster methods， multiple signal classification methods， and spatial wavenumber filtering methods， as well as other non-wave signal based methods. Two categories of impact load reconstruction methods， i.e.， model-based methods and machine learning methods， are discussed， along with methods for impact energy identification. Considering the current state of the impact monitoring technology， the article explores the technical challenges it faces and its future development trends.
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