《Aerospace Science and Technology》：Energy Reshaping-Driven Mechano-Electro-Aerodynamic Coupling: Enabling Non-Invasive Aerocraft Structural Mapping
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自供电多模态空气动力学健康监测系统（SMAS）通过摩擦电-电磁-压电（TEP）机制实现非侵入式振动（0-100Hz）与变形（0-15mm）监测，结合气动优化使升力提升1.75%、阻力降低0.8%，并基于MPANet模型达到98.16%的监测准确率。
Jiaxin Hu|Hengrui Sheng|Rongwei Huang|Yuejuan Li|Yusong Cui|Xingrui Li|Ruoting Zhong|Leo N.Y. Cao|Baodong Chen|Herbert E. Huppert|Zhaohui Yao|Zijie Xu|Zhong Lin Wang
中国科学院北京纳米能源与纳米系统研究所，北京 101400，中国
摘要
飞行器安全是太空运输中最重要的因素。结构健康状况，由封装材料的完整性和功能韧性决定，直接关系到这一安全要求。振动和变形是结构状态演变的主要驱动力，控制着疲劳进展和气动弹性稳定性。在这里，我们提出了一种自供电的多模态机翼-结构健康监测系统（SMAS），该系统基于摩擦电-电磁-压电（TEP）机制，并进行了气动优化。SMAS通过能量重塑实现机械-电-气动耦合，将周围气流能量转化为结构机械能，然后通过TEP机制将其转换为可测量的电信号。该系统集成了磁悬浮单元用于振动采集和混合柔性基底用于变形检测，实现了非侵入式安装。计算流体动力学模拟表明，其流线型外壳有效减少了气流分离，使升力增加了1.75%，阻力降低了0.8%。一种深度学习模型——多尺度物理感知注意力网络（MPANet），在0-100 Hz的振动范围和0-15 mm的变形范围内实现了98.16%的平均推断准确率。凭借其自供电、高精度、气动匹配和非侵入式集成，SMAS为确保载人航空和无人机应用中的飞行安全提供了可靠的解决方案。
引言
飞行安全是航空航天工业的首要原则，但随着性能要求的提高和新飞行场景的增多，这一原则面临着越来越大的挑战[1,2]。在这种背景下，结构健康监测受到了越来越多的关注[3]，能够实时评估材料完整性和系统可靠性，从而预测和防止高性能航空航天操作中的故障。机翼是主要的升力生成结构，对各种飞机配置的飞行控制和气动行为有显著影响[4]。令人担忧的是，在复杂的气动载荷和不可预测的气动弹性响应下，机翼的结构退化对其结构完整性构成了持续威胁[5]。不受控制的振动会加速材料疲劳，从而引发裂纹，而过度变形则会降低气动效率并影响其功能可靠性[6]。
在多起备受关注的航空事故中，未检测到的结构退化及其由持续振动和变形加剧的悲剧性后果已被揭示[7]。2002年，中国航空公司611航班因机翼根部的一个应力腐蚀裂纹在空中解体，这个裂纹在二十多年里一直未被发现，并因持续的振动载荷和环境暴露而加剧[8]。2018年西南航空公司1380航班的事件与左发动机风扇叶片上的疲劳裂纹有关，这突显了关键部件对振动疲劳的脆弱性[9]。综上所述，这些事件强调了准确监测整个机身和推进系统中的振动和变形的必要性，以评估疲劳进展并确保飞机的气动弹性稳定性[10,11]。
当前的机翼结构健康监测系统面临五个挑战：i) 模态干扰和信号解耦。基于应变计的系统通常无法区分由振动引起的响应和由变形引起的响应，尤其是在复合材料机翼中[12]。在混合架构中，多个激励源的共存会导致串扰，从而导致监测失败[13]。ii) 气动不匹配。机翼表面的突出结构会引起局部气流扰动，从而增加气动阻力并降低燃油效率[14]。现有传感器缺乏气动流线型设计，会在高速时加剧边界层破坏[15]。iii) 电源依赖性。光纤应变传感器需要额外的激光模块和解调器[16]，而压电单元需要稳定的电路（约300 mW），这增加了复杂性并限制了其在空间受限结构中的集成。iv) 侵入式安装。光纤布拉格光栅传感器虽然灵敏度高，但通常需要在机翼上切除15 × 20 mm2的区域，改造通常涉及前缘面板的60-80%拆卸和专门的人工操作[17]。v) 手动特征工程。在多源干扰和动态噪声下，准确量化信号仍然很困难，因为传统方法严重依赖于手动特征提取和大型标记数据集[18]。这些持续存在的障碍凸显了对高性能机翼结构健康监测系统的迫切需求。
当前SHM系统的一个根本局限性在于对涉及的物理领域（气动环境、结构力学和电传感机制）的考虑是分离的。本研究通过建立严格的机械-电-气动耦合来引入一种范式转变，这种耦合与能量重塑的概念内在相关。具体来说，该系统旨在积极参与流体-结构相互作用，而不仅仅是观察它。它通过将耗散的环境能量（气流动能）转化为结构机械能（振动和变形），然后通过TEP机制将这种机械能转换为可用的电信号来实现这一点。这种能量重塑过程确保了系统的能源自给自足，同时将环境激励转化为高保真的信息载体，从而在单一的统一架构中解决了电源依赖性和气动不匹配的问题[19,20]。
在这里，我们提出了一种自供电的多模态机翼-结构健康监测系统（SMAS），该系统具有气动优化功能，集成了摩擦电-电磁-压电（TEP）机制，用于实时监测机翼振动和变形。四极磁悬浮摩擦电纳米发电机（TENG）[21],[22],[23],[24] - 电磁发电机（EMG）[25]单元实现了无接触、高保真的振动采集，而双层混合柔性基底压电纳米发电机（PENG）[26,27]单元与差分处理相结合，确保了精确的变形量化。在计算流体动力学（CFD）的指导下，流线型外壳和涡流发生器减少了不同攻角（AoA）下的气流分离，最终使升力增加了1.75%，阻力降低了0.8%。SMAS的优化确保了在不同飞行条件下的气动性能提升、结构稳健性和信号可靠性。我们开发了一种多尺度物理感知注意力网络（MPANet），在振动频率和变形幅度方面的推断准确率为98.16%。此外，SMAS具有非侵入式安装特点，疲劳测试显示信号衰减仅为1.30%和0.37%，因此为飞行器的结构健康监测提供了一个经过验证且可靠的解决方案。
SMAS的传感器结构和工作原理
机翼振动和变形源于复杂的流体-结构相互作用[28]。在飞行过程中，机翼上下表面之间的压力差（方程（1）产生升力（方程（2）[29]）和弯矩M（方程（3）[30]），驱动周期性振荡和结构变形。振动频率通常与气动载荷成正比（方程（4）[31]）。由弯矩引起的应变表示为
用于气动优化的计算流体动力学模拟
作为系统级优化策略的核心组成部分，SMAS的气动配置经过调整，以最小化流动引起的干扰，同时增强结构完整性。因此，基于NACA0012机翼进行了CFD模拟，以研究SMAS的气动影响。模拟域配置和边界条件如图2a和图所示。模型的弦长为531毫米，自由流
实验部分
材料和组件：SMAS采用气动优化的外壳制造（内径：22毫米，外径：24毫米，高度：14毫米），使用PLA材料（深圳拓竹科技有限公司）通过3D打印（Bambu Lab P1系列）制成。一个圆柱形NdFeB永磁体（直径：20毫米，高度：3毫米，中磁材料有限公司）由四个对称排列的NdFeB磁柱（直径：2毫米，高度：8毫米）悬挂在外壳内。尼龙薄膜
结论
在这项工作中，我们提出了一种自供电的多模态机翼-结构健康监测系统（SMAS），该系统具有气动优化功能，可用于实时、高精度地监测机翼振动和变形。该系统在流线型结构中集成了TEP机制，实现了高保真的信号采集，同时减少了气流分离和阻力损失，从而提高了气动性能。CFD模拟表明，在弦长的30%处安装SMAS可以
作者贡献
Jiaxin Hu：撰写——原始草稿，调查，形式分析。
Hengrui Sheng：调查，数据管理。
Rongwei Huang：调查，可视化。
Yuejuan Li：调查，形式分析。
Yusong Cui：调查，数据管理。
Xingrui Li：调查，形式分析。
Ruoting Zhong：调查，形式分析。
Leo N.Y. Cao：概念化，撰写——审阅与编辑。
Baodong Chen：调查，数据管理，资金获取。
Herbert E. Huppert：撰写——审阅
数据可用性声明
支持本研究发现的数据可向相应作者索取。
CRediT作者贡献声明
Jiaxin Hu：撰写——原始草稿，调查，形式分析。
Hengrui Sheng：调查，数据管理。
Rongwei Huang：可视化，调查。
Yuejuan Li：调查，形式分析。
Yusong Cui：调查，数据管理。
Xingrui Li：调查，形式分析。
Ruoting Zhong：调查，形式分析。
Leo N.Y. Cao：撰写——审阅与编辑，概念化。
Baodong Chen：调查，资金获取，数据管理。
Herbert E. Huppert：撰写——审阅
