团队成员：

 饶静 教授（组长）

团队主要研究方向：

1. 先进无损检测与智能成像

面向复合材料、非金属材料及新能源装备内部缺陷隐蔽、结构复杂、传统检测方法适用性受限等问题，开展电学、声学、光学及多物理场融合无损检测理论与方法研究。重点研究缺陷信号激励与传播机理、弱特征提取、高分辨率成像、三维重构及智能识别方法，发展柔性传感、阵列检测、层析成像及人工智能辅助检测技术，实现裂纹、脱粘、分层、孔隙、界面异常等典型缺陷的高精度识别与定量表征，形成面向动力、电力、石化等领域新能源材料及复杂装备的快速化、智能化无损检测技术与装备。

2. 结构健康监测与智能诊断

面向新能源装备长期服役过程中损伤持续演化、运行状态动态变化以及突发失效难以及时发现等问题，开展结构健康监测、在线状态感知与智能诊断研究。重点研究柔性与分布式传感、结构本体自感知、多源异构信息融合、损伤特征提取及智能诊断方法，建立结构响应、环境载荷、损伤演化与服役状态之间的关联关系，实现裂纹、脱粘、泄漏、疲劳损伤、异常变形等关键状态的长期在线监测与异常识别，推动装备安全保障由定期检测向连续感知、状态诊断和主动预警转变。

3. 智能感知材料与新型传感技术

面向新能源装备复杂结构、极端环境及长期在线监测条件下传统传感器布设困难、耐久性不足和局部状态难以感知等问题，开展智能感知材料、新型传感器件及结构本体感知技术研究。重点研究压电、压阻、电磁、电容、静电、声学、光纤、图像等多类型感知机理，发展柔性传感、分布式传感、自感知复合材料及结构功能一体化感知技术，研究传感器与结构界面耦合、信号稳定性及环境适应性，实现应变、裂纹、冲击、泄漏、界面损伤等关键状态的原位感知。推动传感功能由外置附加向材料—结构一体化方向发展，为新能源装备长期结构健康监测提供高可靠感知基础。

4. 装备检测监测系统与工程应用

面向绿色能源动力及重大能源基础设施的实际安全保障需求，开展无损检测与结构健康监测技术的系统集成及工程应用研究。重点研究多类型传感器协同组网、多通道高速数据采集、多源信息融合、边缘计算与智能预警方法，开展多传感器协同组网、数据采集与边缘处理、软硬件集成及现场部署技术研究，开发面向典型新能源装备的检测监测系统与成套装备。针对管道、储运装备、关键承载结构等典型对象开展实验验证与现场应用，研究检测监测系统在复杂工况下的可靠性、实时性和长期稳定性，形成可工程部署的智能监测装备与安全保障技术体系。

实验设施(部分):

1. 复合材料结构及装备检测监测平台

复合材料结构及装备检测监测平台面向新能源、新材料及高端装备领域复合材料结构研发与安全服役需求，具备高性能聚合物及复合材料制备、结构加工成型、性能测试、无损检测和结构健康监测能力。平台重点开展复合材料内部缺陷与界面损伤检测、结构状态感知、损伤识别及安全评价研究，形成“材料制备—结构制造—性能测试—检测监测”一体化实验能力，为复合材料结构及复杂装备的研发、制造与安全服役提供技术支撑。