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本研究主要将压电传感技术与主动Lamb波监测技术相结合，针对碳纤维复合材料T型接头（T700/BA9916）静拉伸加载状态下典型损伤（脱黏）及扩展过程，通过提取对脱黏损伤敏感的特征参数，量化识别损伤，实现T型接头脱黏损伤报警并确定损伤程度。在求解T型接头中超声Lamb波频散特性的基础上，测试并优化了碳纤维复合材料T型接头激励信号的中心频率以及传感器粘贴位置等核心参数。将模式混叠严重的传感信号进行滤波，采用希尔伯特-黄氏（HHT）方法进行模式分离后，在时频域内确定对损伤敏感的特征参数。运用动态自适应粒子群（DAPSO）优化算法，优化BP神经网络权值，有效地避免了网络训练陷入局部最优的缺陷，全局优化了T型接头界面脱黏程度的计算值。选用两组碳纤维复合材料T型胶接接头（正常试件和模拟脱黏试件）进行静拉伸实验。结果表明：碳纤维复合材料T型接头三角填充区首先发生脱黏，然后向两边突缘扩展；信号能量和最小二乘峰值因子在试件失效前随时间呈近线性递减，与载荷-位移曲线特征相吻合，能够较为准确地表征结构脱黏损伤程度；经自适应粒子群算法改进后的网络训练值与观测值具有较高的吻合度，误差率为3.8%~4.7%。研究结果为复合材料整体结构健康监测中特征参数提取以及损伤状态识别提供了有益的参考。课题得到预先研究经费的资助，研究工作在机械结构力学及控制国家重点实验室完成。