CN104181205A - 复合材料损伤识别方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种复合材料损伤识别方法及装置，所述方法包括：检测在复合材料的目标识别区域设置的至少两条传感路径的电导率；将所检测到的各条传感路径的电导率与预设的各条传感路径的基准电导率按照设定的算法进行对比分析，生成对应于所述各条传感路径或目标识别区域的损伤系数；根据所述各条传感路径的损伤系数，计算所述目标识别区域上预先设定的各节点的损伤概率，通过分析所述损伤概率得到所述目标识别区域的损伤面积。本发明提出的技术方案能够在减少结构增重和无须对现有的复合材料的结构设计方案进行大幅度修改的情况下，有效实现对复合材料的损伤识别。

Description

复合材料损伤识别方法及系统

技术领域

本发明实施例涉及测试工程技术领域，尤其涉及一种复合材料损伤识别方法及装置。

背景技术

目前，为了达到民用飞机减重、减阻、减排的要求，并保证在未来民用航空市场上的竞争力，通常会在民机结构中应用纤维增强树脂基复合材料。复合材料具有优异的比强度、比刚度、抗疲劳和耐腐蚀性能，其整体式结构可减少构件数量，有效减轻飞机重量和装配复杂程度，提高飞机结构效率，延长使用寿命，降低使用和维护费用，其应用比例已成为衡量民机产品先进性的关键指标之一。

然而，飞机中的复合材料结构虽具有较好的力学性能，但由于其导电性能较差，若不采用相应的防护措施，会在遭受闪电冲击后产生灾难性的破坏，例如闪电冲击的高电压会击穿绝缘材料和局部结构，闪电冲击的高电流会使导电不连续处起火，造成材料烧蚀，进而引起飞机的机械性能大幅度下降。同时，当闪电附着在飞机上某个位置或邻近某位置放电时，闪电电流的瞬态过程会产生强大的闪电脉冲电磁场，在电磁耦合效应的作用下，将会有部分闪电能量传导或辐射到机载电子电气设备上，从而导致设备出现故障。

为防止复合材料结构中出现大规模的闪电冲击损伤，现有技术中的一种解决方案是：在复合材料试件上覆盖一层闪电冲击防护层。此方案能够在一定程度上保护飞机经受多次闪电冲击。但是，防护层的添加严重增加了飞机的结构重量和检修维护成本，在很大程度上抵消了采用复合材料所带来的性能提升。

为此，现有技术采用了另一种解决方案：在复合材料中掺入纳米颗粒，以在尽量少增加其重量的前提下提高其导电性。但是，在现有技术中，并不能够对因闪电冲击等因素引起的复合材料导电性能的损伤进行有效识别，严重威胁飞机的飞行安全。

发明内容

本发明提供一种复合材料损伤识别方法及装置，以在减少结构增重和无须对现有的复合材料的结构设计方案进行大幅度修改的情况下，有效实现对复合材料的损伤识别。

第一方面，本发明实施例提供了一种复合材料损伤识别方法，该方法包括：

检测在复合材料的目标识别区域设置的至少两条传感路径的电导率；

将所检测到的各条传感路径的电导率与预设的各条传感路径的基准电导率按照设定的算法进行对比分析，生成对应于所述各条传感路径或目标识别区域的损伤系数；

根据所述各条传感路径的损伤系数，计算预先设定的所述目标识别区域上各节点的损伤概率，通过分析所述损伤概率构建所述目标识别区域的损伤图像，以得到所述目标识别区域的损伤面积。

第二方面，本发明实施例还提供了一种复合材料损伤识别装置，该装置包括：

检测在复合材料的目标识别区域设置的至少两条传感路径的电导率；

将所检测到的各条传感路径的电导率与预设的各条传感路径的基准电导率按照设定的算法进行对比分析，生成对应于所述各条传感路径或目标识别区域的损伤系数；

根据所述各条传感路径的损伤系数，计算预先设定的所述目标识别区域上各节点的损伤概率，通过分析所述损伤概率构建所述目标识别区域的损伤图像，以得到所述目标识别区域的损伤面积。

本发明利用复合材料面内的电导率会随着因闪电冲击等因素引起的损伤大小的变化而变化这一特点，在复合材料的目标识别区域设置多条传感路径，进而通过检测这些传感路径的导电率，并将所检测的电导率与基准的电导率进行对比分析，来得到对应于目标识别区域的损伤识别结果。本发明提出的技术方案，一方面在减少结构增重且无须对现有的复合材料的结构设计方案进行大幅度修改的情况下，有效实现了对复合材料的损伤识别；另一方面通过分析所获取的多条传感路径的电导率来得到损伤识别结果，避免了因单条传感路径发生故障而引起的系统误差，提高了损伤识别的精度。

附图说明

图1是本发明实施例一提供的一种复合材料损伤识别方法的流程示意图；

图2是本发明实施例一提供的一种电导率测量网络示意图；

图3是本发明实施例一提供的两类损伤系数计算方法的原理示意图；

图4是本发明实施例一提供的一种为传感路径定义的椭圆形影响区域的示意图；

图5是本发明实施例二提供的一种复合材料损伤识别装置的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

图1为本发明实施例一提供的一种复合材料损伤识别方法的流程示意图，本实施例可适用于当由复合材料制成的飞机降落后，对复合材料结构的损伤进行识别的情况，该方法可以由复合材料损伤识别装置来执行，所述装置可由软件和/或硬件实现。参见图1，复合材料损伤识别方法具体包括如下步骤：

步骤110、检测在复合材料的目标识别区域设置的至少两条传感路径的电导率。

在本实施例中，可预先在复合材料的目标识别区域上设置多个激励器和传感器，每个激励器与传感器之间构成一条传感路径。其中，目标识别区域可以由技术人员根据经验选定的易发生损伤的区域，也可由复合材料损伤识别装置根据之前对复合材料的损伤识别结果选取的区域。如图2所示的电导率测量网络，该网络包括ab′、A9′、B8′、DD′等多条待测量的传感路径，每条传感路径上的一个节点(如a)为激励器，另一个节点(如b′)为传感器。

复合材料损伤识别装置可通过设定的轮换顺序依次给不同的激励器施加输入电信号，从传感器采集输出电信号，根据这些输入输出电信号来测量相应传感路径上的电导率。具体的，检测电导率的过程可包括：通过在复合材料的目标识别区域设置的至少一个激励器发出输入电信号，且通过目标识别区域设置的至少一个传感器采集输出电信号；根据所述输入电信号和输出电信号，计算获取激励器和传感器间的至少两条传感路径的电导率。其中，任意一条传感路径上的电导率同该条传感路径上的输出电信号与输入电信号的比值成正比，即输出电信号与输入电信号的比值越大，电导率也就越大。

步骤120、将所检测到的各条传感路径的电导率与预设的各条传感路径的基准电导率按照设定的算法进行对比分析，生成对应于各条传感路径或目标识别区域的损伤系数。

本实施例可通过按照设定的算法来衡量所检测到的各条传感路径的电导率与预设的各条传感路径的基准电导率之间的差异程度，进而根据该差异程度生成对应于各条传感路径或目标识别区域的损伤系数。

相关系数可用来显示两个变量之间线性关系的强度和方向，因此本实施例可通过相关分析的方法(即相关系数法)来计算损伤系数。其物理意义上可描述如下：当损伤位置距离某条传感路径越近时，对该条传感路径上或周围的节点影响越严重，因此导致所检测到的该条传感路径的电导率与基准电导率的差异程度越大，计算所得的相关系数越趋近于0；反之，当损伤位置距离某条传感路径越远时，对该条传感路径上或周围的节点影响越轻微，因此导致基准信号和损伤信号间的差异程度越小，计算所得的相关系数越趋近于1。

在本实施例的一个具体的实施方式中，按照相关系数法将所检测到的各条传感路径的电导率与预设的各条传感路径的基准电导率按照设定的算法进行对比分析，生成对应于目标识别区域的损伤系数，具体包括：

根据如下公式(1)计算对应于目标识别区域的损伤系数：

${\mathrm{DS}}_C=1-{\mathrm{\ρ}}_{x,y}=1-\frac{{\mathrm{n\Σ}}_{i=1}^n{x}_i{y}_i-{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{x}_i{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{y}_i}{\sqrt{[{\mathrm{n\Σ}}_{i=1}^n{x_i}^2-{\left({\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{x}_i\right)}^2][{\mathrm{n\Σ}}_{i=1}^n{y_i}^2-{\left({\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{y}_i\right)}^2]}}---\left(1\right)$

其中，DS_C为目标识别区域的损伤系数，ρ_x，y为相关系数，n为传感路径的条数，i为大于等于2的自然数，x_i为检测到的第i条传感路径的电导率，y_i为预设的第i条传感路径的基准电导率。

相关性分析法是传统信号的分析方法，该方法简单、直接、易用，但由于相关性分析对信号幅值的变化并不敏感，却对信号时间的变化过于敏感。因此本实施例进一步提出基于信息熵分析的方法(即信息熵差值法)。信息熵值可用来衡量一列数据信号的不确定性或混乱程度，因此可使用所有传感路径的电导率的信息熵在损伤和基准两种状态下的差值来代表损伤系数。其物理意义上可描述如下：当损伤位置距离某条传感路径越近时，对该条传感路径上或周围的节点影响越严重，因此导致在基准状态下和损伤状态下采集的两组电导率的信息熵差值也越大；反之，当损伤位置距离某条传感路径越远时，对该条传感路径上或周围的节点影响越轻微，因此导致在基准状态下和损伤状态下采集的两组电导率的信息熵差值也越小。

在本实施例的另一个具体的实施方式中，按照信息熵差值法将所检测到的各条传感路径的电导率与预设的各条传感路径的基准电导率按照设定的算法进行对比分析，生成对应于目标识别区域的损伤系数，具体包括：

根据如下公式(2)计算对应于目标识别区域的损伤系数：

${\mathrm{DS}}_S=|{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{x}_i{\ln x}_i-{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{y}_i\ln y_i|---\left(2\right)$

其中，DS_S为目标识别区域的损伤系数，n为传感路径的条数，i为大于等于2的自然数，x_i为检测到的第i条传感路径的电导率，y_i为预设的第i条传感路径的基准电导率。

上述两类具有代表性的损伤系数从不同角度衡量所检测到的各条传感路径的电导率与预设的各条传感路径的基准电导率之间的差异程度。相关系数主要衡量的是每条传感路径在两种状态下的差异程度，而信息熵差值则是衡量两种状态下所有传感路径的电导率整体的区别，对各条传感路径的电导率的排列顺序并不敏感，更强调两组电导率的全局性差异，两类损伤系数计算方法的原理如图3所示。

本领域的普通技术人员应理解，复合材料损伤识别装置也可结合相关系数法和信息熵差值法生成损伤系数，例如通过加权的方式，将利用相关系数法生成的损伤系数和利用信息熵差值法生成的损伤系数按照设定的权值加权求和得到一个综合的损伤系数；当然，还可通过其他设定的算法将所检测到的各条传感路径的电导率与预设的各条传感路径的基准电导率进行对比分析；还可根据其他相似度的度量方法来计算各条传感路径的损伤系数，本实施例对此不做限定。

步骤130、根据各条传感路径的损伤系数，计算目标识别区域上预先设定的各节点的损伤概率，通过分析所述损伤概率得到目标识别区域的损伤面积。

在本实施例中，预先设定的节点可以是目标识别区域上各网格的中心坐标或者各网格的任意一坐标处所对应的位置点。其中，各网格可以是将目标识别区域划分为均匀分布的矩阵区域，网格密度可根据计算要求设定。本发明实施例对各网格的形状和大小不做任何限定。

在得到各条传感路径的损伤系数之后，复合材料损伤识别装置可首先通过加权函数将各条传感路径的损伤系数加权映射为目标识别区域上预先设定的各节点的损伤概率；然后通过对这些节点的损伤概率进行分析，来构建目标识别区域的损伤图像，以得到目标识别区域的损伤面积。

基于上述技术方案，在本实施例的一个具体实施方式中，根据各条传感路径的损伤系数，计算目标识别区域上预先设定的各节点的损伤概率，通过分析损伤概率得到目标识别区域的损伤面积，具体包括：

根据如下公式(4)计算目标识别区域上预先设定的各节点的损伤概率：

$P(x,y)={\mathrm{\Σ}}_{k=1}^N{p}_k(x,y)={\mathrm{\Σ}}_{k=1}^N{A}_k\×W_k\left[R_k(x,y)\right];---\left(4\right)$

判断所计算的节点的损伤概率是否大于等于设定的损伤阈值，如果是，则标记该节点所在的预设范围内的区域属于损伤区域；

根据所标记的损伤区域构建目标识别区域的损伤图像，得到目标识别区域的损伤面积；

其中，P(x，y)为在目标识别区域上坐标为(x，y)的节点的损伤概率，k为大于等于2的自然数，N为传感路径的条数，p_k(x，y)为第k条传感路径的损伤对坐标为(x，y)的节点的影响因子，A_k为第k条传感路径的损伤系数，W_k[R_k(x，y)]为第k条传感路径的损伤系数分布在所述坐标为(x，y)的节点上的加权因子。

在此具体实施方式下，当节点为目标识别区域上某一网格的中心坐标或者各网格的任意一坐标处所对应的位置点时，其所在的预设范围内的区域可以是该网格所对应的区域。

进一步的，根据如下公式(5)计算加权因子W_k[R_k(x，y)]：

$W_k\left[R_k(x,y)\right]=\left\{\begin{array}{c}1-\frac{R_k(x,y)}{\mathrm{\&beta;}},R_k(x,y)<\mathrm{\&beta;}\\ 0,R_k(x,y)\&GreaterEqual;\mathrm{\&beta;}\end{array}\right.---\left(5\right)$

或者，根据如下公式(6)计算加权因子W_k[R_k(x，y)]：

$W_k\left[R_k(x,y)\right]=\left\{\begin{array}{c}{W}_0+{\mathrm{Ae}}^{-\frac{{[R_k(x,y)-R_C]}^2}{{2\mathrm{\&omega;}}^2}}\\ 0,R_k(x,y)\&GreaterEqual;\mathrm{\&beta;}\end{array}\right.{,R}_k(x,y)<\mathrm{\&beta;}---\left(6\right)$

其中，R_k(x，y)为坐标为(x，y)的节点与第k条传感路径的相对距离，β为缩放系数，W₀、A、ω和R_C均为预设的常量。

进一步的，根据如下公式(7)计算相对距离R_k(x，y)：

$R_k(x,y)=\frac{D_{a,k}(x,y)+D_{s,k}(x,y)}{D_k}-1---\left(7\right)$

其中，D_a，k(x，y)为第k条传感路径上的激励器到坐标为(x，y)的节点的距离，D_s，k(x，y)为第k条传感路径上的传感器到坐标为(x，y)的节点的距离，D_k为第k条传感路径上的激励器到传感器的距离。

在本实施例的一个优选实施方式中，还可为每条传感路径定义一个椭圆形的影响区域，如图4所示。该椭圆形的影响区域以激励器401和传感器402的位置为焦点，其大小由缩放系数β确定。当节点位于影响区域内，即d1+d2≤d(d1为节点403到激励器401的距离，d2为节点403到传感器402的距离，d为椭圆形的长轴的长度)时，激励器401和传感器402之间的传感路径对节点403具有0-1之间的加权因子，其值的大小可按上述公式(5)或(6)计算；当节点403位于影响区域外，即d1+d2＞d时，节点403距离该条传感路径过远，无需考虑该条传感路径的损伤对节点403产生的影响，将加权因子设置为0。

本发明利用复合材料面内的电导率会随着因闪电冲击等因素引起的损伤大小的变化而变化这一特点，在复合材料的目标识别区域设置多条传感路径，进而通过检测这些传感路径的导电率，并将所检测的电导率与基准的电导率进行对比分析，来得到对应于目标识别区域的损伤识别结果。本发明提出的技术方案，一方面充分利用复合材料的导电性，在减少结构增重且无须对现有的复合材料的结构设计方案进行大幅度修改的情况下，有效实现了对复合材料的损伤识别；另一方面通过分析所获取的多条传感路径的电导率来得到损伤识别结果，避免了因单条传感路径发生故障而引起的系统误差，提高了损伤识别的精度。从而，能够保证飞机在恶劣飞行环境中的飞行安全，降低了其维护和运营成本。

图5是本发明实施例二提供的一种复合材料损伤识别装置的结构示意图。参见图5，该装置的具体结构包括：

电导率获取单元510，用于检测在复合材料的目标识别区域设置的至少两条传感路径的电导率；

损伤系数生成单元520，用于将所检测到的各条传感路径的电导率与预设的各条传感路径的基准电导率按照设定的算法进行对比分析，生成对应于所述各条传感路径或目标识别区域的损伤系数；

损伤面积生成单元530，用于根据所述各条传感路径的损伤系数，计算所述目标识别区域上预先设定的各节点的损伤概率，通过分析所述损伤概率得到所述目标识别区域的损伤面积。

进一步的，所述电导率获取单元510，具体用于：

通过在复合材料的目标识别区域设置的至少一个激励器发出输入电信号，且通过目标识别区域设置的至少一个传感器采集输出电信号；

根据所述输入电信号和输出电信号，计算获取所述激励器和传感器间的至少两条传感路径的电导率。

进一步的，所述损伤系数生成单元520，具体用于：

根据如下公式计算对应于所述目标识别区域的损伤系数：

${\mathrm{DS}}_C=1-{\mathrm{\&rho;}}_{x,y}=1-\frac{{\mathrm{n\&Sigma;}}_{i=1}^n{x}_i{y}_i-{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{x}_i{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{y}_i}{\sqrt{[{\mathrm{n\&Sigma;}}_{i=1}^n{x_i}^2-{\left({\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{x}_i\right)}^2][{\mathrm{n\&Sigma;}}_{i=1}^n{y_i}^2-{\left({\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{y}_i\right)}^2]}}$

其中，DS_C为所述目标识别区域的损伤系数，ρ_x，y为相关系数，n为传感路径的条数，i为大于等于2的自然数，x_i为检测到的第i条传感路径的电导率，y_i为预设的第i条传感路径的基准电导率。

或者，所述损伤系数生成单元520，具体用于：

根据如下公式计算对应于所述目标识别区域的损伤系数：

${\mathrm{DS}}_S=|{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{x}_i{\ln x}_i-{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{y}_i\ln y_i|$

其中，DS_S为所述目标识别区域的损伤系数，n为传感路径的条数，i为大于等于2的自然数，x_i为检测到的第i条传感路径的电导率，y_i为预设的第i条传感路径的基准电导率。

进一步的，所述损伤面积生成单元530，具体用于：

根据如下公式计算所述目标识别区域上预先设定的各节点的损伤概率：

$P(x,y)={\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^N{p}_k(x,y)={\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^N{A}_k\&times;W_k\left[R_k(x,y)\right];$

判断所计算的节点的损伤概率是否大于等于设定的损伤阈值，如果是，则标记该节点所在的预设范围内的区域属于损伤区域；

根据所标记的损伤区域构建所述目标识别区域的损伤图像，以得到所述目标识别区域的损伤面积；

其中，P(x，y)为在所述目标识别区域上坐标为(x，y)的节点的损伤概率，k为大于等于2的自然数，N为传感路径的条数，p_k(x，y)为第k条传感路径的损伤对所述坐标为(x，y)的节点的影响因子，A_k为第k条传感路径的损伤系数，W_k[R_k(x，y)]为第k条传感路径的损伤系数分布在所述坐标为(x，y)的节点上的加权因子。

进一步的，所述损伤面积生成单元530，具体用于：

根据如下公式计算所述加权因子W_k[R_k(x，y)]：

$W_k\left[R_k(x,y)\right]=\left\{\begin{array}{c}1-\frac{R_k(x,y)}{\mathrm{\&beta;}},R_k(x,y)<\mathrm{\&beta;}\\ 0,R_k(x,y)\&GreaterEqual;\mathrm{\&beta;}\end{array}\right.$

或者，根据如下公式计算所述加权因子W_k[R_k(x，y)]：

$W_k\left[R_k(x,y)\right]=\left\{\begin{array}{c}{W}_0+{\mathrm{Ae}}^{-\frac{{[R_k(x,y)-R_C]}^2}{{2\mathrm{\&omega;}}^2}}\\ 0,R_k(x,y)\&GreaterEqual;\mathrm{\&beta;}\end{array}\right.{,R}_k(x,y)<\mathrm{\&beta;}$

其中，R_k(x，y)为所述坐标为(x，y)的节点与第k条传感路径的相对距离，β为缩放系数，W₀、A、ω和R_C均为预设的常量。

进一步的，所述损伤面积生成单元530，具体用于：

根据如下公式计算所述相对距离R_k(x，y)：

$R_k(x,y)=\frac{D_{a,k}(x,y)+D_{s,k}(x,y)}{D_k}-1$

其中，所述D_a，k(x，y)为第k条传感路径上的激励器到所述坐标为(x，y)的节点的距离，D_s，k(x，y)为第k条传感路径上的传感器到所述坐标为(x，y)的节点的距离，D_k为第k条传感路径上的激励器到传感器的距离。

上述产品可执行本发明任意实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (14)

1.一种复合材料损伤识别方法，其特征在于，包括：

检测在复合材料的目标识别区域设置的至少两条传感路径的电导率；

将所检测到的各条传感路径的电导率与预设的各条传感路径的基准电导率按照设定的算法进行对比分析，生成对应于所述各条传感路径或目标识别区域的损伤系数；

根据所述各条传感路径的损伤系数，计算所述目标识别区域上预先设定的各节点的损伤概率，通过分析所述损伤概率得到所述目标识别区域的损伤面积。

2.根据权利要求1所述的复合材料损伤识别方法，其特征在于，检测在复合材料的目标识别区域设置的至少两条传感路径的电导率，包括：

通过在复合材料的目标识别区域设置的至少一个激励器发出输入电信号，且通过目标识别区域设置的至少一个传感器采集输出电信号；

根据所述输入电信号和输出电信号，计算获取所述激励器和传感器间的至少两条传感路径的电导率。

3.根据权利要求1所述的复合材料损伤识别方法，其特征在于，将所检测到的各条传感路径的电导率与预设的各条传感路径的基准电导率按照设定的算法进行对比分析，生成对应于所述目标识别区域的损伤系数，包括：

根据如下公式计算对应于所述目标识别区域的损伤系数：

${\mathrm{DS}}_C=1-{\mathrm{\&rho;}}_{x,y}=1-\frac{{\mathrm{n\&Sigma;}}_{i=1}^n{x}_i{y}_i-{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{x}_i{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{y}_i}{\sqrt{[{\mathrm{n\&Sigma;}}_{i=1}^n{x_i}^2-{\left({\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{x}_i\right)}^2][{\mathrm{n\&Sigma;}}_{i=1}^n{y_i}^2-{\left({\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{y}_i\right)}^2]}}$

其中，DS_C为所述目标识别区域的损伤系数，ρ_x，y为相关系数，n为传感路径的条数，i为大于等于2的自然数，x_i为检测到的第i条传感路径的电导率，y_i为预设的第i条传感路径的基准电导率。

4.根据权利要求1所述的复合材料损伤识别方法，其特征在于，将所检测到的各条传感路径的电导率与预设的各条传感路径的基准电导率按照设定的算法进行对比分析，生成对应于所述目标识别区域的损伤系数，包括：

根据如下公式计算对应于所述目标识别区域的损伤系数：

${\mathrm{DS}}_S=|{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{x}_i{\ln x}_i-{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{y}_i\ln y_i|$

其中，DS_S为所述目标识别区域的损伤系数，n为传感路径的条数，i为大于等于2的自然数，x_i为检测到的第i条传感路径的电导率，y_i为预设的第i条传感路径的基准电导率。

5.根据权利要求1-4中任意一项所述的复合材料损伤识别方法，其特征在于，根据所述各条传感路径的损伤系数，计算所述目标识别区域上预先设定的各节点的损伤概率，通过分析所述损伤概率得到所述目标识别区域的损伤面积，包括：

根据如下公式计算预先设定的所述目标识别区域上预先设定的各节点的损伤概率：

$P(x,y)={\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^N{p}_k(x,y)={\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^N{A}_k\&times;W_k\left[R_k(x,y)\right];$

判断所计算的节点的损伤概率是否大于等于设定的损伤阈值，如果是，则标记该节点所在的预设范围内的区域属于损伤区域；

根据所标记的损伤区域构建所述目标识别区域的损伤图像，得到所述目标识别区域的损伤面积；

其中，P(x，y)为在所述目标识别区域上坐标为(x，y)的节点的损伤概率，k为大于等于2的自然数，N为传感路径的条数，p_k(x，y)为第k条传感路径的损伤对所述坐标为(x，y)的节点的影响因子，A_k为第k条传感路径的损伤系数，W_k[R_k(x，y)]为第k条传感路径的损伤系数分布在所述坐标为(x，y)的节点上的加权因子。

6.根据权利要求5所述的复合材料损伤识别方法，其特征在于，根据如下公式计算所述加权因子W_k[R_k(x，y)]：

$W_k\left[R_k(x,y)\right]=\left\{\begin{array}{c}1-\frac{R_k(x,y)}{\mathrm{\&beta;}},R_k(x,y)<\mathrm{\&beta;}\\ 0,R_k(x,y)\&GreaterEqual;\mathrm{\&beta;}\end{array}\right.$

或者，根据如下公式计算所述加权因子W_k[R_k(x，y)]：

$W_k\left[R_k(x,y)\right]=\left\{\begin{array}{c}{W}_0+{\mathrm{Ae}}^{-\frac{{[R_k(x,y)-R_C]}^2}{{2\mathrm{\&omega;}}^2}}\\ 0,R_k(x,y)\&GreaterEqual;\mathrm{\&beta;}\end{array}\right.{,R}_k(x,y)<\mathrm{\&beta;}$

其中，R_k(x，y)为所述坐标为(x，y)的节点与第k条传感路径的相对距离，β为缩放系数，W₀、A、ω和R_C均为预设的常量。

7.根据权利要求6所述的复合材料损伤识别方法，其特征在于，根据如下公式计算所述相对距离R_k(x，y)：

$R_k(x,y)=\frac{D_{a,k}(x,y)+D_{s,k}(x,y)}{D_k}-1$

其中，所述D_a，k(x，y)为第k条传感路径上的激励器到所述坐标为(x，y)的节点的距离，D_s，k(x，y)为第k条传感路径上的传感器到所述坐标为(x，y)的节点的距离，D_k为第k条传感路径上的激励器到传感器的距离。

8.一种复合材料损伤识别装置，其特征在于，包括：

电导率获取单元，用于检测在复合材料的目标识别区域设置的至少两条传感路径的电导率；

损伤系数生成单元，用于将所检测到的各条传感路径的电导率与预设的各条传感路径的基准电导率按照设定的算法进行对比分析，生成对应于所述各条传感路径或目标识别区域的损伤系数；

损伤面积生成单元，用于根据所述各条传感路径的损伤系数，计算所述目标识别区域上预先设定的各节点的损伤概率，通过分析所述损伤概率得到所述目标识别区域的损伤面积。

9.根据权利要求8所述的复合材料损伤识别装置，其特征在于，所述电导率获取单元，具体用于：

通过在复合材料的目标识别区域设置的至少一个激励器发出输入电信号，且通过目标识别区域设置的至少一个传感器采集输出电信号；

根据所述输入电信号和输出电信号，计算获取所述激励器和传感器间的至少两条传感路径的电导率。

10.根据权利要求8所述的复合材料损伤识别装置，其特征在于，所述损伤系数生成单元，具体用于：

根据如下公式计算对应于所述目标识别区域的损伤系数：

${\mathrm{DS}}_C=1-{\mathrm{\&rho;}}_{x,y}=1-\frac{{\mathrm{n\&Sigma;}}_{i=1}^n{x}_i{y}_i-{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{x}_i{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{y}_i}{\sqrt{[{\mathrm{n\&Sigma;}}_{i=1}^n{x_i}^2-{\left({\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{x}_i\right)}^2][{\mathrm{n\&Sigma;}}_{i=1}^n{y_i}^2-{\left({\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{y}_i\right)}^2]}}$

其中，DS_C为所述目标识别区域的损伤系数，ρ_x，y为相关系数，n为传感路径的条数，i为大于等于2的自然数，x_i为检测到的第i条传感路径的电导率，y_i为预设的第i条传感路径的基准电导率。

11.根据权利要求8所述的复合材料损伤识别装置，其特征在于，所述损伤系数生成单元，具体用于：

根据如下公式计算对应于所述目标识别区域的损伤系数：

${\mathrm{DS}}_S=|{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{x}_i{\ln x}_i-{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{y}_i\ln y_i|$

其中，DS_S为所述目标识别区域的损伤系数，n为传感路径的条数，i为大于等于2的自然数，x_i为检测到的第i条传感路径的电导率，y_i为预设的第i条传感路径的基准电导率。

12.根据权利要求8-11中任意一项所述的复合材料损伤识别装置，其特征在于，所述损伤面积生成单元，具体用于：

根据如下公式计算预先设定的所述目标识别区域上预先设定的各节点的损伤概率：

$P(x,y)={\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^N{p}_k(x,y)={\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^N{A}_k\&times;W_k\left[R_k(x,y)\right];$

判断所计算的节点的损伤概率是否大于等于设定的损伤阈值，如果是，则标记该节点所在的预设范围内的区域属于损伤区域；

根据所标记的损伤区域构建所述目标识别区域的损伤图像，以得到所述目标识别区域的损伤面积；

其中，P(x，y)为在所述目标识别区域上坐标为(x，y)的节点的损伤概率，k为大于等于2的自然数，N为传感路径的条数，p_k(x，y)为第k条传感路径的损伤对所述坐标为(x，y)的节点的影响因子，A_k为第k条传感路径的损伤系数，W_k[R_k(x，y)]为第k条传感路径的损伤系数分布在所述坐标为(x，y)的节点上的加权因子。

13.根据权利要求12所述的复合材料损伤识别装置，其特征在于，所述损伤面积生成单元，具体用于：

根据如下公式计算所述加权因子W_k[R_k(x，y)]：

$W_k\left[R_k(x,y)\right]=\left\{\begin{array}{c}1-\frac{R_k(x,y)}{\mathrm{\&beta;}},R_k(x,y)<\mathrm{\&beta;}\\ 0,R_k(x,y)\&GreaterEqual;\mathrm{\&beta;}\end{array}\right.$

或者，根据如下公式计算所述加权因子W_k[R_k(x，y)]：

$W_k\left[R_k(x,y)\right]=\left\{\begin{array}{c}{W}_0+{\mathrm{Ae}}^{-\frac{{[R_k(x,y)-R_C]}^2}{{2\mathrm{\&omega;}}^2}}\\ 0,R_k(x,y)\&GreaterEqual;\mathrm{\&beta;}\end{array}\right.{,R}_k(x,y)<\mathrm{\&beta;}$

其中，R_k(x，y)为所述坐标为(x，y)的节点与第k条传感路径的相对距离，β为缩放系数，W₀、A、ω和R_C均为预设的常量。

14.根据权利要求13所述的复合材料损伤识别装置，其特征在于，所述损伤面积生成单元，具体用于：

根据如下公式计算所述相对距离R_k(x，y)：

$R_k(x,y)=\frac{D_{a,k}(x,y)+D_{s,k}(x,y)}{D_k}-1$

其中，所述D_a，k(x，y)为第k条传感路径上的激励器到所述坐标为(x，y)的节点的距离，D_s，k(x，y)为第k条传感路径上的传感器到所述坐标为(x，y)的节点的距离，D_k为第k条传感路径上的激励器到传感器的距离。