公开(公告)号：CN119081477A

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202411205271.0

申请日：2024-08-30

Applicant: 同济大学

Inventor： 刘玲 ,  蒋孝伟

IPC: C09D11/52 ,  G01B7/16 ,  C09D11/104 ,  C09D11/107 ,  C09D11/102

Abstract: 本发明公开了一种基于导电油墨的应变传感器制备方法及应变传感器，包括以下步骤：将设计量份的碳纳米管、石墨烯混合、树脂及溶剂进行研磨以获得均匀分散的导电油墨；将所述导电油墨按预设图案丝网印刷至基底表面，在120℃～130℃的温度下加热固化3min～5min，形成导电结构；使用封装材料对基底及基底上固化后的导电结构进行封装处理，即制得所述应变传感器；其中，所述将设计量份的碳纳米管、石墨烯混合、树脂及溶剂进行研磨以获得均匀分散的导电油墨按时间线推移依次包括：初混阶段、粗研阶段、细研阶段及精研阶段。根据本发明，其提高了传感器对超高频率信号的应变监测能力，增加了传感器的灵敏度以及在在复杂应力环境中的可靠性和稳定性。

公开(公告)号：CN119026644A

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202411122731.3

申请日：2024-08-15

Applicant: 同济大学

Inventor： 刘玲 ,  蒋孝伟

IPC: G06N3/0464 ,  G01N27/20 ,  G06N3/084 ,  G16C60/00

Abstract: 本申请公开了一种基于卷积神经网络和单通道碳纳米管传感器的碳纤维复合材料的损伤定位方法及装置，该方法包括：制备获得单通道碳纳米管传感器；制备获得用于损伤定位数据采集的碳纤维复合材料层合板；根据坐标系将受测区域进行均等划分，形成若干个网格坐标；建立卷积神经网络模型；将获取的数据标签作为输入输出数据集，将所述输入输出数据集随机地划分为卷积神经网络模型的训练集和测试集；利用训练集和测试集对所述卷积神经网络模型进行训练和验证直至卷积神经网络模型达到收敛；使用卷积神经网络模型进行结构损伤定位。本申请提供的技术方案避免了多通道数据采集带来数据复杂性的问题，并实现了对碳纤维增强基复合材料端到端的损伤定位。