Page 45 - 2024中国无损检测年度报告
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1.2 基于混合碳基纳米压阻传感器的 CFRP 螺栓 损伤类型的积分面积差型辨识因子，构建了基于
连接结构多失效模式损伤监测技术 动态基准更新的融合损伤因子，改善了单特征 /
针对复合材料螺栓连接结构失效模式复杂以 单传感法提取损伤完整性弱、精度差、信号解释
及现有监测技术在传感器集成度、内部损伤感知 难且结构适应性差的不足，并解决了传统静态基
能力与复杂失效模式识别方面的不足，提出一种 准指标有效评估范围窄的问题。可重复性测试验
基于混合碳基纳米压阻传感器的 CFRP 螺栓连接 证了新型损伤因子的有效性。
结构损伤监测方法，其应用效果如图 2 所示。采
用由炭黑与碳纳米管构成的混合碳基纳米压阻传
感器，通过构建多维接触界面显著增加导电通路
数量，大幅提升损伤感知能力，同时在结构失效
过程中仍保留部分导电路径，从而拓展监测范围。
针对 CFRP 螺栓连接结构的三种典型失效模式，
提出相应的传感器布局策略，并通过表面集成方
式实现多种失效模式的损伤监测。在此基础上，
为进一步提升对结构内部损伤的感知能力与监测
灵敏度，对传感网络的纳米组分进行优化，构建
由碳纳米管与石墨烯纳米片组成的混合碳基纳米
压阻传感网络，采用埋入方式实现传感网络与结
构的一体化集成，并通过绝缘处理确保传感稳定 图 3 基于阻抗 - 导波集成传感与多特征融合的新型损伤
性。试验结果表明，相较于表面集成，埋入集成 因子用于螺栓连接裂纹与松动监测
在多种失效模式下具有更高的响应灵敏度，显著 1.4 基于超声导波多特征融合的锂离子电池状态
提升了损伤识别与早期预警能力。 估计方法
提出了基于粒子群优化高斯回归过程
（PSO-GPR）模型的超声导波多特征融合的锂
离子电池状态估计方法。通过安装在锂离子袋式
电池表面的压电传感器获取充放电过程中的超声
导波信号，提取原始信号和散射信号的时域和频
域特征，利用 XGBoost-SHAP 模型的相关性分
析确定每个特征对电池荷电状态（SOC）估算的
贡献，并将其融合作为表征电池状态的新特征。
采用所提方法估计 SOC 的均方根误差（RMSE）
和平均绝对误差（MAE）分别小于 3.65% 和
1.85%，好于其他现有方法。
1.5 仿生动态感知逻辑传感器件
图 2 基于碳基纳米压阻传感器的 CFRP 螺栓连接结构多
生物启发的智能响应机制为新型传感技术研
失效模式损伤监测
究提供了新的思路。针对传统电子系统依赖外接
1.3 基于阻抗 - 导波集成传感与多特征融合的新
电路实现逻辑判断的局限性，团队基于捕蝇草刺
型损伤因子
激识别与响应的生物学原理，开发出具有本征感
鉴于现有压电传感技术存在监测范围窄、可 知 - 决策一体化的液态金属传感器件，其应用效
靠性低、评估指标存在非线性 / 饱和且无法辨识 果如图 4 所示。该器件通过液态金属丝在微流道
损伤类型的不足，提出了一种集成阻抗 - 导波传 内的电化学动态形变，将外界刺激的动态积累与
感与多特征融合的新型损伤评估策略，其应用效 阈值触发特性整合于材料本征响应中，实现了刺
果如图 3 所示。开发了基于指标正负性快速判别 激信号的自主感知与逻辑化处理。其核心创新在
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