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GFRP复合材料的热-缺陷相互作用机制及缺陷参数识别研究，通过脉冲激励下温度响应分析，构建三维有限元模型，采用改进的POA-BP神经网络实现缺陷类型、尺寸及深度的高效高精度识别，平均预测误差低于6%。
杨明|邓文泽|宁静|任浩天|李琪琴|赵子顺|袁丽军|张晓强|周欣|涂晓光|刘长华|刘西军|朱新宇
中国民用航空飞行大学航空电子与电气工程学院，中国广汉，618307
摘要
玻璃纤维增强塑料（GFRP）复合材料在航空航天和机械工程中得到广泛应用；然而，这些复合材料在制造或使用过程中可能产生内部缺陷，从而导致突然的结构失效。本研究探讨了脉冲激励下GFRP中的热-缺陷相互作用机制，并根据所得温度响应反推缺陷参数。通过仿真和实验分析了热激励、缺陷特性和热响应之间的影响机制。设计了一种反向传播（BP）神经网络，以高效且高精度地识别缺陷类型、尺寸和深度。构建了含有缺陷的GFRP复合材料的三维有限元模型，揭示了缺陷参数（如尺寸、深度）与表面温度响应之间的非线性关系。然后提取热特性参数以建立数据集。通过五折交叉验证优化了网络结构。使用Levenberg–Marquardt（LM）算法和带有正则化的行星优化算法（POA），POA-BP模型在收敛速度、准确性和泛化能力方面优于LM-BP模型。缺陷直径和深度的平均预测误差分别为3.065%–4.008%和5.406%–6.061%。本研究增强了对复合材料中热传递的理论理解，并支持利用红外热成像技术进行智能、定量的缺陷检测，提高了无损检测的效率和可靠性。
部分摘录
引言
玻璃纤维增强塑料（GFRP）是一种以玻璃纤维为增强材料、合成树脂为基体的复合材料[1]，[2]。由于其具有高比强度、耐腐蚀性、抗疲劳性、良好的电绝缘性和优异的设计性等优点，GFRP被广泛应用于航空航天、汽车、建筑、能源等领域[3]，[4]，[5]。然而，GFRP也存在一些缺点，包括弹性较低
无损红外检测的原理与方法
无损红外检测技术通过外部热源主动激发目标物体，并利用红外热成像仪检测物体表面的温度场变化，从而推断材料内部缺陷的信息[27]，[28]。通过数学模型和信号处理技术提取缺陷特征，研究了热波与缺陷之间的相互作用物理机制[29]
仿真数据集的构建
为消除物理实验中的干扰并获得精确可靠的结果，首先使用ANSYS软件构建了含有缺陷的GFRP试样的三维有限元模型，进行瞬态热传导数值模拟。提取了代表温度信息的特征参数，以建立BP神经网络的数据集。在实际情况中，相同的材料缺陷通常具有不同的尺寸
结论
由于GFRP复合材料的优异性能和功能，它们被广泛应用于航空航天、机械制造、能源和电力领域；然而，不同的复杂成型工艺和多变的服务环境容易导致这些材料内部产生缺陷，从而可能引发复合结构的突然失效。因此，本研究系统地研究了脉冲激励下GFRP内部热量与缺陷之间的复杂相互作用机制
未引用的参考文献
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CRediT作者贡献声明
涂晓光：资源提供、数据分析。 刘西军：数据分析。 杨明：初稿撰写、项目管理、资金申请。 刘长华：软件支持、资源提供。 袁丽军：软件支持、数据分析。 赵子顺：软件支持、资源提供。 周欣：撰写、审稿与编辑、数据管理。 张晓强：软件支持、数据分析。 宁静：撰写、审稿与编辑、软件支持。 朱新宇：撰写、审稿
致谢
本工作得到了中央高校基本科研业务费（ZJ2023-012）、中国民用航空局飞行技术与飞行安全重点实验室经费（FZ2025ZX17, FZ2025ZX32）、四川省通用飞机维修工程技术研究中心（GAMRC2023ZX01）以及四川省青年科技基金（2023NSFSC0958）和民用航空教育人才项目（MHJY2025009）的支持。
作者贡献
M. Y. 和 X. L. 设计并完成了这项工作。W. D., J.
