“黑色黄金”碳纤维具备低密度、高强高模、耐高温等特点，同时拥有高导热性、耐腐蚀、低热膨胀系数等功能性优势，在航空航天、压力容器、风电叶片、交通运输、3C电子等领域广泛应用。通常情况下，碳纤维的使用寿命长达数十年，应用场景和外部环境对制品的服役时间影响较大，因此对复合材料进行可靠性验证尤为重要。
2023年11月1-3日，第七届国际碳材料大会暨产业展览会——碳纤维及碳/碳复合材料论坛在上海成功举办，碳纤维板块诚邀同济大学刘玲教授，给我们带来了《碳纤维复合材料分层损伤的在线监测研究》的报告分享，报告基于碳纳米管传感器宏观形态的无序-有序-图形化演变趋势，可实现对碳纤维复合材料分层损伤的在线原位监测。
以下为刘玲教授的精彩报告，经编辑修改后发出。
1 复合材料分层损伤及诊断监测预报
碳纤维复合材料因其轻质高强特性，广泛应用于航空航天领域，如发动机远端、大口径天线、超大展弦比太阳翼等结构中均有CFRP的身影。然而，航空航天材料在服役期间极易受到飞鸟撞击、空间碎片等横向冲击载荷，导致分层损伤，进而失效，严重威胁结构的完整性和安全性。 在提高碳纤维复合材料服役的安全性和可靠性方面，传统的解决策略为结构性能优化，主要有以下两种方法：①局部强化，即在特殊界面引入韧性树脂膜或者刚性颗粒层，但会导致性能不匹配，引起应力集中；②铺层优化设计，但可造成局部纤维含量过高，引起铺层错位，影响应力分布。 近年来，对分层问题的解决策略主要是结构健康监测（SHM），包含光纤传感技术、加速度传感技术、压电传感技术，但传感器网络会影响复合材料的界面性能，降低结构完整性，或者传感信号易受环境噪声干扰，因此亟需发展一种结构融合性强、高集成、抗干扰的新型埋入式传感器技术。 随着纳米技术的进步，新一代可埋入结构-功能一体化网络传感器——CNT传感器备受青睐。科研学者通过利用碳纳米管的压电阻效应，将其设计成传感单元，赋予传感器极高的应变灵敏系数（是传统金属应变片的若干倍）。此外，CNT还会对基体主导的力学性能具有提高作用。因此，CNT既有监测功能又有结构增强作用，有望开发出可集成、抗干扰、宽温/频域、监测范围广、无需任何耦合介质的、轻质结构型传感器。 然而，传统SHM技术和CNT传感技术均存在技术问题：人为提取的损伤特征信号依赖先验知识、且形式简单、缺乏对数据信息的深层挖掘能力；同时，大型结构通常包含大量采样点，在多变量影响下，无法有效获取损伤响应特征。在机器学习和人工智能的快速发展大背景下，可以将现有的监测技术与深度学习结合。 分层损伤结构监测的优先级：损伤定位——损伤模式识别——剩余寿命预测，即通过布置传感阵列，建立带标签的信号数据集，进行机器学习和训练，最终输出特殊标签下的损伤位置。 2 碳纳米管/石墨烯新型压电阻传感器 将碳纳米管和石墨烯制成非定向多孔薄膜，引入复合材料界面，得到具有优异导电性、力学强度及韧性、结构集成且抗干扰的损伤监测传感器。由于其非定向属性，纳米丝任意排布，使得部分参数不可控，灵敏度有限。科研学者通过工艺优化，将CNT定向分布，大幅提高复合材料力学性能，但是其浸润性较差，损伤时电阻变化不明显。 随着CNT的进一步发展，出现了微观无序-宏观有序的矩形网格或者六边形网格，通过控制微观空隙大小，可以对电阻进行调控。网格状结构与复合材料界面结合性好，提高了CFRP的层间强度和韧性，同时尺寸不受限制，可根据需求定制，此外微结构与性能可设计性强，监测灵敏度得到提高。 再者，根据传统金属应变片（U型单通道传感器），将纳米材料做成单通道形式，布置两个电极，数据维度低，同时可确保电阻信号变化大，显著提升灵敏度。
3 CNT电阻传感器对分层损伤的监测预报 复合材料分层损伤类型主要分为：张开型（Mode I），由正应力引起，裂纹张开；剪切型（Mode II），受剪切应力，裂纹闭合；撕裂型（Mode III），裂纹半闭合。不同的分层形式需要对应进行不同的监测设计。 任意分布型CNT传感器监测I型分层，纳米层厚度分别设置为20 µm、30 µm和40 µm，测试复合材料分层时电阻信号。结果表明，随着CNT厚度增加，其监测灵敏度增加，同时复合材料的断裂韧性先增大后下降（如图右侧所示）。 任意分布型CNT传感器监测II型分层，测试分层时电阻信号发现，随着其厚度增加，监测灵敏度提升但对力学性能的影响趋势与上一种情况相似。 任意分布型CNT传感器监测III型分层，结果表明，对应变和分层监测的灵敏度相对较高，但是在临近损伤时存在load drop。对上述三种分层形式进行研究，就CNT任意分布型传感器，30 µm是一个临界厚度。总体而言，受限于该种传感器微结构的影响，其对分层萌生或者扩展的反应灵敏度偏低。 团队研究了微观无序-宏观有序型CNT传感器监测II型分层的现象，如下图所示，纯碳纤维复合材料不具有监测功能，图b为任意分布型用于对照，图c、d（微观无序-宏观有序型）的监测灵敏度明显提高。 值得注意的是，微观无序-宏观有序型CNT传感器不仅提高了分层损伤的监测灵敏度，而且显著提高了层间剪切强度ILSS，优势明显。 总结 ● 宏观有序结构电阻传感器可以提高分层损伤监测的灵敏度；缺点是不能定位； ● 结合深度学习方法，可设计简单结构形式的传感器，可降低数据维度，实现高精度的损伤定位； ● 通过引入CNT电阻传感器，有望实现CFRP的自感知自诊断功能。 刘玲，同济大学航空航天与力学学院教授，主要从事树脂基复合材料损伤监测与自修复、复合材料结构热-力耦合及跨尺度分析等领域的研究工作。针对复合材料分层损伤的在线监测和原位自愈合的关键科学问题，获批了国家自然科学基金面上项目4项和参与联合基金重点支持项目一项，同时参与了多项国家和上海市重点基金项目。在国内外权威期刊发表学术论文60余篇，他引1000多次，其中一篇针对分层损伤在线监测论文获得2022年度ESI热点论文。
