技术摘要：
本发明公开了一种结构件损伤监测与累积程度的诊断方法，属于损伤检测技术领域，包括以下步骤：测量结构件的电阻抗，并提取所述电阻抗的特征参数；根据所述特征参数，建立结构件的损伤区域概率诊断模型；根据所述特征参数，建立损伤累积程度概率诊断模型；通过结构件的  全部
背景技术：
随着航空航天、机械制造、建筑等领域的发展，金属-非金属连接件等复杂结构被 广泛应用于各行各业。作为典型的金属与非金属复合结构件直升机发动机进气净化器装 置，其长期暴露在尘雾弥漫的环境中，高速运转的含尘空气进人发动机并产生高速撞击,导 致发动机进气净化器受损，严重影响直升机的使用寿命，发生安全事故，因此对复杂结构存 在的结构缺陷检测就变成至关重要的工作。 目前常用于含有复杂结构的无损检测方法有红外检测法、CR射线检测法、超声C扫 描法、激光剪切散斑法、激光全息检测法等方法。然而现有的无损检测方法通常受到结构件 本身的复杂程度以及结构件本身材料等条件的限制，因此适用范围小。例如，红外检测技术 是根据被测件温度变化的差异来判别结构件的损伤，因此对材料的导热系数、厚度有一定 的要求，复杂情况下会影响检测灵敏度；CR/X  射线对空气层不敏感、检测周期长、费用高、 设备庞大，对人体不安全，因此不适合进行在线实时操作；激光检测方法受穿透性、设备稳 定性、实时性影响，目前尚无法做到现场检测。
技术实现要素：
本发明是提供一种结构件损伤监测与累积程度的诊断方法，可对复杂的结构件进 行无损损伤监测，同时也可对结构件的损伤的累积程度进行诊断，且不受结构件本身结构 及材料的影响。 为达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种结构件损伤监测与累积程度 的诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：测量结构件的电阻抗，并提取所述电阻抗的特征 参数；根据所述特征参数，建立结构件的损伤区域概率诊断模型；根据所述特征参数，建立 损伤累积程度概率诊断模型；通过结构件的损伤区域概率诊断模型，以及损伤累积程度概 率诊断模型，对结构件的累积损伤进行判定。 进一步地，所述测量结构件的电阻抗包括以下步骤：对结构件进行区域划分，每个 所述区域包含多个压电片；采用电压电流法获取该区域内结构件的电阻抗。 进一步地，所述特征参数由公式(1)计算得到： 其中，RMSDRe为结构件的电阻抗特征参数，Re(xi)为第i次被测结构件健康时结构 件阻抗的实部；Re(yi)表示第i次被测结构件损伤时结构件阻抗的实部；xi是第i次被测结构 4 CN 111579870 A 说　明　书 2/5 页 件健康时结构件的电阻抗，  yi表示第i次被测结构件损伤时结构件的电阻抗；N为自然常 数。 进一步地，所述建立结构件的损伤区域概率诊断模型包括以下步骤：计算所述特 征参数与结构件的累积损伤程度之间的函数关系；根据所述函数关系计算得到损伤区域概 率诊断模型。 进一步地，所述函数关系如公式(2)所示： D(RMSDRe)＝K·Δa-γ              (2) 其中K,a,γ为幂函数方程参数；Δ为累积损伤程度；  D(RMSDRe)为特征参数与累积 损伤程度之间的函数关系。 进一步地，所述损伤区域概率诊断模型，由公式(3)得到： 其中，η(k)为第k个压电片的区域准确度，D(RMSDRe)为特征参数与累积损伤程度之 间的函数关系；k表示压电片的编号。 进一步地，所述损伤累积程度概率诊断模型由公式(4)得到： 其中，ε(j)为累积损伤概率，j为累积损伤程度，μj为(RMSDRe) j的均值，σj为 (RMSDRe)j的标准差；(RMSDRe)j为在j累积损伤程度下，结构件的电阻抗的特征参数；RMSDRe为 结构件的电阻抗特征参数。 进一步地，所述对结构累积损伤进行判定包括以下步骤：根据结构件的损伤区域 概率诊断模型确定损伤区域；确定损伤区域后，在该区域下，通过损伤累积程度概率诊断模 型判断结构累积损伤程度。 本发明通过测量结构件的电阻抗并建立结构件的损伤区域概率诊断模型，以及损 伤累积程度概率诊断模型，从而对复杂的结构件进行无损损伤监测，同时也可对结构件的 损伤的累积程度进行诊断。结构的机械阻抗反映了结构由于形状、连接状态等改变引起的 结构状态变化。由于远场载荷、刚度和边界条件的改变对机械阻抗的影响可以忽略，因此阻 抗方法不需借助结构模型，可适用于复杂结构。利用压电片的机电耦合特性以及压电片与 结构的相互作用可测得结构的电阻抗，从而获取结构机械阻抗，因此以结构件的电阻抗建 立的损伤区域概率诊断模型，损伤累积程度概率诊断模型不受结构件本身结构及材料影 响，从而扩大了适用范围。 附图说明 图1是本发明实施例中试件结构以及传感/激励阵列的布局示意图； 图2是本发明方法流程图； 5 CN 111579870 A 说　明　书 3/5 页 图3是本发明实施例中健康和不同累积损伤程度下的特征参数分布图； 图4是本发明实施例中损伤区域的概率分布图； 图5是本发明实施例中累积损伤程度的概率分布图； 图6为本发明实施例中损伤累积程度概率诊断模型的判断结果 其中：1-金属板，2-非金属结构件，3-压电片。