主要研究發(fā)現(xiàn)及其對(duì)研究問(wèn)題的影響
本研究通過(guò)創(chuàng)新性地將水轉(zhuǎn)印工藝與數(shù)字圖像處理相結(jié)合，提出了水轉(zhuǎn)印柵線相移云紋法，成功解決了超彈性材料大變形測(cè)量的關(guān)鍵技術(shù)難題。以下是主要發(fā)現(xiàn)及其對(duì)研究問(wèn)題的影響：
一、核心發(fā)現(xiàn)
水轉(zhuǎn)印柵制備技術(shù)的突破
成功將工業(yè)水轉(zhuǎn)印技術(shù)應(yīng)用于測(cè)量柵線制備，制備的柵線厚度僅35μm（圖1），對(duì)試件附加影響極小，且適用于多種材料表面（包括曲面和生物軟組織）。
與傳統(tǒng)刻線、噴涂制柵方法相比，水轉(zhuǎn)印柵具有操作簡(jiǎn)便、成本低、適用性廣的優(yōu)勢(shì)。
單幅圖像高精度相位提取算法
通過(guò)計(jì)算機(jī)算術(shù)運(yùn)算（試件柵與參考柵圖像相減）生成數(shù)字云紋條紋（式3），結(jié)合Carré算法（式16）從單幅圖像中提取變形相位，避免了傳統(tǒng)物理相移的復(fù)雜性與誤差。
濾波技術(shù)（3×11像素均值濾波+3×7像素正余弦相位濾波）有效分離高頻柵線噪聲與低頻變形信號(hào)，提升相位計(jì)算精度（圖5）。
靜態(tài)與動(dòng)態(tài)大變形測(cè)量的實(shí)現(xiàn)
靜態(tài)實(shí)驗(yàn)：聚氨酯圓環(huán)壓縮變形測(cè)量結(jié)果與有限元仿真高度吻合（u場(chǎng)誤差<5%，v場(chǎng)誤差<5%），驗(yàn)證了方法的準(zhǔn)確性（圖6-7）。
動(dòng)態(tài)實(shí)驗(yàn)：通過(guò)高速相機(jī)（32,000幀/秒）捕捉到?jīng)_擊載荷下應(yīng)力波傳播的時(shí)空演化（圖8），并計(jì)算出聚氨酯的動(dòng)態(tài)彈性模量（83.65 MPa）顯著高于靜態(tài)模量（27.00 MPa），發(fā)現(xiàn)應(yīng)變率硬化效應(yīng)（圖9）。
二、對(duì)研究問(wèn)題的影響
解決了超彈性材料大變形測(cè)量的技術(shù)瓶頸
傳統(tǒng)光學(xué)方法（如激光干涉、云紋干涉）僅適用于微米級(jí)小變形，而數(shù)字圖像相關(guān)法（DIC）需復(fù)雜標(biāo)定與散斑制作。本研究提供了一種低成本、高精度、全場(chǎng)測(cè)量的替代方案，尤其適用于應(yīng)變超過(guò)1000με的大變形場(chǎng)景。
推動(dòng)了動(dòng)態(tài)力學(xué)行為研究的實(shí)驗(yàn)方法創(chuàng)新
通過(guò)水轉(zhuǎn)印柵與高速成像結(jié)合，首次實(shí)現(xiàn)了超彈性材料在沖擊載荷下的μs級(jí)動(dòng)態(tài)變形捕捉，為動(dòng)態(tài)本構(gòu)模型研究提供了可靠數(shù)據(jù)支持。
拓展了光學(xué)測(cè)量技術(shù)的工程應(yīng)用場(chǎng)景
方法無(wú)需精密位移裝置或復(fù)雜環(huán)境控制，易于在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)推廣，適用于汽車防撞材料、防護(hù)結(jié)構(gòu)、生物軟組織等領(lǐng)域的變形監(jiān)測(cè)。
三、研究貢獻(xiàn)
貢獻(xiàn)維度 | 具體內(nèi)容 |
|---|---|
方法論創(chuàng)新 | 提出“水轉(zhuǎn)印制柵+數(shù)字相移云紋+單幅圖像相位提取”的技術(shù)路線，實(shí)現(xiàn)非接觸、全場(chǎng)、高精度測(cè)量。 |
理論價(jià)值 | 揭示聚氨酯材料的應(yīng)變率硬化特性，為超彈性材料動(dòng)態(tài)本構(gòu)模型提供實(shí)驗(yàn)依據(jù)。 |
技術(shù)突破 | 動(dòng)態(tài)測(cè)量精度達(dá)μs級(jí)，應(yīng)力波速計(jì)算誤差<5%（與傳統(tǒng)理論值一致）。 |
應(yīng)用推廣 | 方法適用于多種材料（橡膠、生物軟組織等）和場(chǎng)景（靜載、沖擊、振動(dòng)）。 |
四、結(jié)論與影響總結(jié)
本研究通過(guò)跨學(xué)科技術(shù)融合，不僅解決了超彈性材料大變形測(cè)量的長(zhǎng)期難題，更提供了從制備工藝（水轉(zhuǎn)印柵）、算法核心（Carré相位提?。┑?strong>動(dòng)態(tài)應(yīng)用（高速成像）的完整解決方案。其貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在：
方法學(xué)層面：實(shí)現(xiàn)了光學(xué)測(cè)量從“小變形”到“大變形”、“靜態(tài)”到“動(dòng)態(tài)”的范式拓展；
理論層面：為超彈性材料動(dòng)態(tài)力學(xué)行為研究提供了新數(shù)據(jù)與新見解；
應(yīng)用層面：為工程結(jié)構(gòu)可靠性評(píng)估與材料設(shè)計(jì)提供了低成本、高效率的測(cè)量工具。
未來(lái)可進(jìn)一步探索與人工智能、多模態(tài)光學(xué)測(cè)量技術(shù)的結(jié)合，推動(dòng)該方法在智能制造、生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域的更廣泛應(yīng)用。