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1引言

復(fù)合材料層合板因其優(yōu)異的力學(xué)性能和輕量化特性被廣泛應(yīng)用于航空航天、汽車、船舶等領(lǐng)域。然而，在制造、運(yùn)輸和使用過程中，復(fù)合材料層合板可能會(huì)受到各種形式的損傷，如低速?zèng)_擊、疲勞等。因此，對(duì)復(fù)合材料層合板的損傷進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和評(píng)估具有重要意義。

傳統(tǒng)的損傷預(yù)測(cè)方法通?；谟邢拊治觯‵EA），但FEA計(jì)算量大、耗時(shí)長(zhǎng)，難以滿足實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)的需求。近年來，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的代理模型逐漸成為研究熱點(diǎn)，通過構(gòu)建輸入（如沖擊參數(shù)）與輸出（如損傷狀態(tài)）之間的映射關(guān)系，實(shí)現(xiàn)快速預(yù)測(cè)。然而，現(xiàn)有代理模型在預(yù)測(cè)精度和泛化能力方面仍存在不足。

2024年1月，國際知名期刊《Composite Structures》發(fā)表了一篇題為“An efficient surrogate model for damage forecasting of composite laminates based on deep learning”的論文。該研究由清華大學(xué)、航空復(fù)合材料智能維修技術(shù)聯(lián)合研究中心、蕪湖機(jī)械廠等多個(gè)單位的研究團(tuán)隊(duì)共同完成。文章深入探討了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和表示學(xué)習(xí)方法VQ-VAE的復(fù)合材料層合板低速?zèng)_擊損傷預(yù)測(cè)技術(shù)的背景、意義、研究?jī)?nèi)容、方法以及取得的成果，為科技領(lǐng)域的發(fā)展注入了新的活力。

2 研究?jī)?nèi)容及方法

該研究通過拉丁超立方采樣方法在沖擊能量、沖擊角度和沖擊器半徑的范圍內(nèi)建立了115個(gè)案例，其中100個(gè)用于訓(xùn)練集，15個(gè)用于驗(yàn)證集。然后，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）構(gòu)建了代理模型，同時(shí)引入了一種名為VQ-VAE的表示學(xué)習(xí)方法來提高代理模型的性能。該方法通過離散表示學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的特定模式，避免了過擬合，并適用于小數(shù)據(jù)集。代理模型由預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)和預(yù)訓(xùn)練的解碼器組成，通過最小化重構(gòu)誤差和潛在向量預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行訓(xùn)練。

圖1 （a） E=25J，R=32mm，θ=30的有限元模型 （b） 不同R和θ的參數(shù)建模說明（c） 數(shù)據(jù)集的組成

圖2 （a） 基于VQ-VAE的代理模型（VQ-SM）和（b）端到端訓(xùn)練的CNN代理模型（CNN-SM）的架構(gòu)

在研究中，為了驗(yàn)證所提方法的有效性，對(duì)分層和基體損傷進(jìn)行了預(yù)測(cè)，并與實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比。同時(shí)，還比較了VQ-SM和CNN-SM兩種代理模型的性能，發(fā)現(xiàn)VQ-SM在預(yù)測(cè)精度和泛化能力上都優(yōu)于CNN-SM。

圖3 三個(gè)驗(yàn)證集（上排）的不同層上的預(yù)測(cè)分層SDEG場(chǎng)與真實(shí)值（下排）的比較（a） R=8.0 mm，E=25.0 J，θ=0.0?, （b） R=6.48 mm，E=42.92 J，θ=43.65（c）R=66.44 mm，E=27.07 J，θ=11.91?.

圖4 在三種不同的沖擊條件下，不同層的預(yù)測(cè)基體損傷（上排）和實(shí)際損傷（下排）對(duì)比（a） R=8.0 mm，E=25.0 J，θ=0.0?, （b） R=6.48 mm，E=42.92 J，θ=43.65? （c）R=66.44 mm，E=27.07 J，θ=11.91?.

圖5.VQ-SM和CNN-SM的性能比較。(a) 和 (c) 分層代理模型和基體損傷代理模型訓(xùn)練過程中損失函數(shù)下降的比較。(b)和(d)兩個(gè)模型預(yù)測(cè)的一些損傷場(chǎng)與真實(shí)情況的比較。

3小結(jié)

該研究結(jié)果表明，基于CNN和VQ-VAE的代理模型能夠可靠地預(yù)測(cè)不同沖擊條件下的全場(chǎng)損傷，包括分層和基體損傷的位置、形狀和面積。盡管在某些條件下預(yù)測(cè)結(jié)果可能存在誤差，但整體上，所提方法提供了一種有效的全場(chǎng)損傷預(yù)測(cè)模型，可用于復(fù)合材料結(jié)構(gòu)的損傷評(píng)估。同時(shí)，該研究的成果也為高效代理模型的構(gòu)建提供了新的思路和方法。

通過比較VQ-SM和CNN-SM兩種代理模型的性能，發(fā)現(xiàn)VQ-SM在預(yù)測(cè)精度和泛化能力上都有顯著提升。這表明表示學(xué)習(xí)方法VQ-VAE的引入有助于提高代理模型的性能。此外，該研究還討論了代理模型的應(yīng)用范圍和局限性，為今后的研究提供了方向。

該研究不僅為復(fù)合材料結(jié)構(gòu)的損傷評(píng)估提供了高效、準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)工具，也為深度學(xué)習(xí)技術(shù)在工程領(lǐng)域的應(yīng)用拓展了新的思路。隨著研究的深入和技術(shù)的不斷完善，基于深度學(xué)習(xí)的代理模型有望在航空航天、汽車、船舶等領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)與安全評(píng)估中發(fā)揮越來越重要的作用。

原始文獻(xiàn)：Wang, G., Zhang, L., Xuan, S., Fan, X., Fu, B., Xue, X., & Yao, X. (2024). An efficient surrogate model for damage forecasting of composite laminates based on deep learning. Composite Structures, 331, 117863.

https://doi.org/10.1016/j.compstruct.2023.117863

原文鏈接：

https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0263822323012096