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Damage localization in holed Carbon Fiber composite laminates using FBG sensors based on Back-Propagation Neural Network

材料科学 复合材料 复合数 光纤布拉格光栅 复合材料层合板 碳纤维复合材料 纤维 纤维增强塑料 结构工程 碳纤维增强聚合物 工程类 波长 光电子学
作者
Xianfeng Wang,Xiaobo Liu,Guoping Ding,Xiaoyu Yan,Hao Cao
标识
DOI:10.1109/dsit55514.2022.9943829
摘要

Carbon fiber reinforced plastic (CFRP) has better properties. Among all kinds of carbon fiber structural elements, carbon fiber laminates are the most widely used because of their simple structure and easy mass production. However, due to process defects and improper transportation, there will always be some unidentified damage to the carbon fiber composite laminate, and it will continue to expand after loading, which greatly weakens the mechanical properties of the carbon fiber composite laminate. Therefore, it is of very importance to locate the damages of CFRP laminated plates. Firstly, mechanical simulation analysis is made for the holed CFRP laminated plates to gain its strain distribution; the model for the mapping relation between the strain distribution of surface and damage location is built based on BP neural network method; Fiber Bragg Grating (FBG) sensor is stuck on the surface of holed CFRP laminated plates. The surface strain of CFRP laminated plates is measured by the FBG sensor and substituted into the above-mentioned model to predict the damage location of CFRP laminated plates. The experience results indicate that there is a small error between the predicted damage location and the actual one and verify the effectiveness and accuracy of the damage localization method in CFRP laminated plates using FBG sensors based on a neural network.
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