DIC技术在高性能复合材料结构件质量监测领域的应用：从非接触式全场测量到智能化损伤预警
发布时间：
2026-02-25 19:22
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高性能复合材料凭借高比强度、高比刚度和卓越的耐腐蚀性能，在航空航天、风力发电和汽车工业中正大规模替代传统金属材料。据Grand View Research统计，2024年全球无损检测（NDT）市场规模已达212.8亿美元，预计2033年将增至459.7亿美元。[1] 与此同时，全球复合材料测试市场于2023年达到18亿美元，并以6.3%的年复合增长率持续扩张。[2]
然而，复合材料固有的各向异性和复杂损伤机理使传统单点式检测手段面临严峻挑战。Oliveira等人（2025）在MDPI《NDT》期刊发表的58页综述中系统梳理了航空航天复合材料面临的典型缺陷——分层、基体开裂、纤维断裂和纤维脱出，强调无损检测技术创新的迫切性。[3] Chen（2025）在第45届Risoe国际材料科学大会上进一步指出，风电叶片长度已突破150米，物理认证测试成本攀升至数百万丹麦克朗量级。[4] 在此背景下，数字图像相关（DIC）技术以其非接触、全场测量和亚像素精度的独特优势，正成为高性能复合材料结构件质量监测的核心技术路径。
DIC技术通过对比变形前后材料表面散斑图像的灰度变化，实现面内和面外位移与应变的全场精确测量。经亚像素插值优化后，可实现亚像素级测量精度。[3] 与传统应变片相比，DIC无需机械连接，特别适用于复合材料薄壁结构和大型构件的全场变形监测。
Melinda等人（2025）在《European Journal of Wood and Wood Products》上的研究中，采用开源DIC软件Ncorr对CFRP加固层叠单板材梁进行弯曲性能测试，弹性刚度比较比率为0.97–1.05，位移比较比率为0.93–1.07，充分验证了DIC作为非接触式测量方法的高可靠性。[5]
在工程实践中，EikoTwin DIC光学应变测量系统将DIC测量直接建立在有限元网格上，利用几何先验知识完成相机标定，实现了试验数据与仿真模型的无缝对接。这种模型驱动的方法不仅省去了传统标定靶的使用限制，还使测量范围可延伸至试件边缘，为复合材料结构件的全场质量评估提供了高效解决方案。
3.1 复合材料力学性能验证
Nugraha等人（2025）在《Scientific Reports》上报道，采用DIC与有限元分析（FEA）联合表征光固化3D打印多层玻璃纤维增强复合材料，极限拉伸强度（UTS）从未增强时的20.1 MPa提升至4层玻纤增强后的59.3 MPa，提升近3倍，DIC验证结果与实验数据高度吻合。[6] Zhong等人（2024）利用DIC技术研究了偏轴CFRP复合材料的疲劳损伤行为，确定了7.8%压缩应变的临界失效阈值，并揭示了拉伸裂纹从边缘向中心扩展、压缩损伤呈"S"形纤维屈曲分布的特征模式。[7]
3.2 早期裂纹预警与损伤识别
Wu等人（2025）在《Scientific Reports》上发表的研究中采用DIC分析铁丝网水泥复合板的结构行为，发现增加增强层数可使极限承载力提升18%–76%。[8]
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DIC分析表明，横向应变是早期裂纹检测中最敏感的参数指标——这一发现为复合材料结构件的在线质量监测提供了可量化的预警依据，标志着DIC技术从被动检测向主动预警的重要跨越。
— Wu Z et al. Scientific Reports, 2025
3.3 大型结构件制造过程监控
在2026年EikoSim Echo Day研讨会上，法国圣埃蒂安矿业学院Paul团队展示了一项创新应用：利用EikoTwin DIC光学应变测量系统以±20 μm精度实时监测复合材料灌注成型过程中的厚度变化，成功揭示了亚麻纤维（溶胀）与碳纤维（压实）截然相反的浸润行为，并巧妙利用DIC残差实现了隐藏流动前沿的追踪。[11] ArianeGroup在Ariane 6火箭卫星释放器鉴定测试中，采用EikoTwin DIC进行8相机全场测量，节省了4天现场准备时间，潜在实现约25%的成本降低。[12]
Pathan等人（2025）在《Int. J. of Applied Mechanics and Engineering》上发表的综述揭示了DIC与人工智能融合的巨大潜力：将DIC与兰姆波分析相结合，融入卷积神经网络（CNN）、人工神经网络（ANN）和遗传算法等智能方法，可在无需预先了解材料属性的条件下实现复合材料损伤的自动识别。[9] Sadeghian等人（2026）在MDPI《Materials》期刊上进一步总结，DIC与机器学习的耦合显著提升了工程材料损伤识别的准确性、速度和可靠性。[10]
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Tijani等人的统计显示，在128篇DIC相关研究中，2015年前发表30篇（占23.4%），2015–2020年发表48篇（占37.5%），2020–2025年发表50篇（占39.1%），呈显著加速增长态势。研究提出了DIC与物联网（IoT）、无人机成像、机器学习和数字孪生深度融合的未来路线图。[18]
— Tijani I A et al. Archives of Computational Methods in Engineering, 2025
Romanowicz等人（2024）在《Materials》上的研究进一步验证了DIC在混合钢/复合材料结构中的有效性：覆盖层与有限元计算的平均相对误差低于15%，钢芯低于14%。[13] 这些研究表明，DIC与AI的协同正在推动复合材料质量监测从"人工判读"向"智能诊断"的范式变革。值得关注的是，EikoTwin DIC光学应变测量系统在2026.1版本中推出的全新Python API和批处理模式，为DIC数据与机器学习算法的自动化集成提供了便捷接口。[11]
据WiseGuy Reports统计，2024年全球DIC系统市场规模约4.367亿美元，预计2035年将接近10亿美元，年复合增长率约7.8%。[14] 碳纤维复合材料市场同步增长，2024年规模达243.7亿美元，航空航天与国防领域占比26.6%。[15]
展望未来，以DIC技术为核心，融合超声、热成像、声发射等多种无损检测手段，并借助人工智能实现自动化损伤识别与预警，构建覆盖复合材料结构件全生命周期的智能质量监测体系，将成为保障航空航天、风力发电和高端制造领域结构安全的重要技术支撑。随着ASTM E2208等技术标准的持续完善[16]和iDICs《DIC良好实践指南》第2版的发布[17]，DIC技术的规范化应用正在加速推进。以EikoTwin DIC光学应变测量系统为代表的专业平台，正以模型驱动测量、智能化数据处理和数字孪生集成的技术路径，引领高性能复合材料结构件质量监测迈入精准智能的新纪元。
参考文献
[1]Grand View Research. Non-Destructive Testing Equipment & Services Market Size Report, 2024. 市场规模：212.8亿美元（2024年），CAGR 9.2%.
[2]Allied Market Research. Composites Testing Market Report, 2024. 市场规模：18亿美元（2023年），CAGR 6.3%.
[3]Oliveira T L L, Hadded M, Mimouni S, et al. The Role of Non-Destructive Testing of Composite Materials for Aerospace Applications. NDT, 2025, 3, 3. (MDPI)
[4]Chen X. Virtual testing for failure prediction of large-scale composite wind turbine blades. IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering, 2025, 1338: 012002.
[5]Melinda A P, et al. Open-Source DIC Evaluation of Bending Performance of CFRP-Strengthened Laminated Veneer Lumber Timber Beams. European Journal of Wood and Wood Products, 2025, 83: 104.
[6]Nugraha A D, Setiawan F, Khotami M Z, et al. Experimental, Numerical, and DIC Analysis of High-Performance VPP Composites with Multilayer Glass Fiber Reinforcement. Scientific Reports, 2025, 15: 41081.
[7]Zhong Z, Wang F, Kong F, et al. Study of fatigue damage behavior in off-axis CFRP composites using digital image correlation technology. Heliyon, 2024, 10(3): e25577. doi: 10.1016/j.heliyon.2024.e25577
[8]Wu Z, Madadi A, Yu T. Structural Analysis of Ferrocement Composite Panels with Expanded Perlite Based Mortar. Scientific Reports, 2025.
[9]Pathan F U, Patil M M, Baviskar P R, et al. An Exploration of Vibration Based Damage Detection Techniques for Composite Materials. Int. J. of Applied Mechanics and Engineering, 2025, 30(3): 97-113.
[10]Sadeghian M, Palevicius A, Sablinskas J, et al. From Pixels to Predictions: Integrating Machine Learning and Digital Image Correlation for Damage Identification in Engineering Materials. Materials (MDPI), 2026, 19(1): 77. doi: 10.3390/ma19010077
[11]EikoSim. EikoTwin DIC 2026.1 Release & Echo Day 2026 研讨会. 圣埃蒂安矿业学院灌注监测案例. eikosim.com
[12]EikoSim. ArianeGroup Case Study — MUTATION (DGA RAPID Project), Ariane 6 Galileo Dispenser Qualification. eikosim.com
[13]Romanowicz P J, Szybinski B, Wygoda M. Assessment of Digital Image Correlation Effectiveness and Quality in Determination of Surface Strains of Hybrid Steel/Composite Structures. Materials, 2024, 17(14): 3561. doi: 10.3390/ma17143561
[14]WiseGuy Reports. Digital Image Correlation (DIC) System Market Report. 市场规模：4.367亿美元（2024年），CAGR 7.8%.
[15]Grand View Research. Carbon Fiber Composites Market Report, 2024. 市场规模：243.7亿美元（2024年），航空航天占比26.6%.
[16]ASTM E2208-02(2018)e1. Standard Guide for Evaluating Non-Contacting Optical Strain Measurement Systems. ASTM International.
[17]International Digital Image Correlation Society (iDICs). A Good Practices Guide for Digital Image Correlation, 2nd Edition. idics.org
[18]Tijani I A, Wakjira T G, Alam M S, et al. Digital Image Correlation (DIC) for Structural Health Monitoring of Bridge Systems: A State-of-the-Art Review with Future Research Directions. Archives of Computational Methods in Engineering, 2025. doi: 10.1007/s11831-025-10459-6
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