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碳纤维复合材料的超声相控阵检测方法研究

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摘 要

Abstract

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Contents

图清单

表清单

变量注释表

1 绪论

1 Introduction

1.1课题背景(Background of the Subject)

图1-1 复合材料无损检测应用范围

Figure 1-1 Application scope of nondestructive testing of composite materials.

1.2.1 超声波简介

1.2.2 超声波传播的基本规律

1.2.3 脉冲反射法

1.3超声相控阵检测技术(Ultrasonic Phased Array Detection Technology)

1.3.1 概述

1.3.2声束偏转和聚焦

1.3.3 相控阵超声检测的可靠性

1.4碳纤维复合材料分层缺陷检测技术现状(The Present Situation of the Detection Technology of Delamination Defects in CFRP)

1.4.1 分层缺陷概述

1.4.2分层缺陷的检测现状

1.5研究内容(Research Contents.)

2 超声相控阵检测技术理论建模及数值仿真

2 Ultrasonic Phased Array Theoretical Model and Numerical Simulation

2.1 引言(Introduction)

2.2 单阵元声线建模与仿真(Single Element Transducer Models and Simulation)

图2-1 单阵元模型

Figure 2-1 A single element model

图2-2 声场远场响应几何模型

Figure 2-2 The far field acoustic response geometric model

(a) (b)

(c) (d)

图2-3 不同换能器长度的指向函数

Figure 2-3 Directivity function of different length of the transducer

(a)2b/λ=0.1;(b)2b/λ=0.5;(c)2b/λ=1.0;(d)2b/λ=3.0

表2-1 不同大小换能器的指向性

Table 2-1 Different size of the transducer directivity

(a) (b)

(c)2b=2.0mm(2b/λ=6.67);(d)2b=6.35mm(2b/λ=21.2)。

(a) (b)

(c)2b=2.0mm(2b/λ=6.67);(d)2b=6.35mm(2b/λ=21.2)。

2.3.1 模型建立

2.3.2 相控阵超声阵列探头阵元间距分析

2.4 阵列的远场特性(Far Field Behavior of the Single Array)

图2-7 64个阵元阵列中单个阵元以不同角度入射的方向幅值(点划线);

离散声源阵列的方向性幅值(实线);单个如阵列大小阵元传感器方向性幅值(虚线)。

Figure 2-7 The single linear arrays of 64 array elements with different Angle of incidence direction Amplitude(chain line);Direction Amplitude of Discrete sound source array(solid line);Direction Amplitude of the single linear arrays(dotted line).

离散阵列阵元不同角度幅值(实线)。

Figure 2-9 Ultrasonic phased array beam transmitting and receiving

2.5.1 阵列波束偏转

2.5.2 阵列波束聚焦

(a) (b)

图2-17 64个阵元通过延时法则产生15 偏转角

2.7 本章小结(Brief Summary)

3碳纤维复合材料分层缺陷的超声相控阵检测方法

3 Experimental Study on Delamination Defects in CFRP Using Ultrasonic Phased Array Testing

3.1 引言(Introduction)

3.2分层缺陷试件 (Fabrication of Lamination Defects)

图3-1 碳纤维复合材料试件

Figure 3-1 Carbon fiber composite sample

图3-2 碳纤维复合材料试件缺陷示意图

Figure 3-2 Carbon fiber composite sample defect sketch

表3-1 试件缺陷参数

Table 3-1 Sample defect parameters

3.3.2 探头的参数

3.4.1 实验过程

3.4.2 阵元工作流程:

3.4.3信号的采集

3.4.4 A扫描信号

3.5.1特征提取

3.5.2 C扫描信号

3.6 本章小结(Brief Summary)

4分层缺陷的特征提取和分类

4 Delamination Defects Feature Extraction and Classification

4.1 引言(Introduction)

4.2.1 主成分分析

4.2.2 核主成分分析

4.3.1 BP神经网络

4.3.2支持向量机

4.3.3 参数优化

4.4.1 KPCA处理结果

4.4.2 BP神经网络处理结果

4.4.3 SVM处理结果

4.5本章小结(Brief Summary)

5 总结与展望

5 Conclusions and Prospects

5.1总结(Conclusions)

5.2展望(Prospects)

参考文献

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摘要

碳纤维复合材料(CFRP)具有相对密度小、比强度和比模量大等优点,被广泛应用于航空航天、汽车等领域。碳纤维复合材料在生产和服役过程中容易产生分层缺陷,将严重影响其力学性能。针对碳纤维复合材料分层缺陷损伤探索一种可靠且高分辨力的检测方法尤为重要。鉴于此,本文开展了碳纤维复合材料分层缺陷的超声相控阵检测方法研究,主要工作及创新点如下: 首先建立了单阵元声线模型,仿真研究了阵元宽度波长比对声场指向性的影响,接着建立了阵列声束模型,仿真研究了探头频率、阵元数、阵元尺寸、阵元间距、阵元中心距对旁瓣和栅瓣的影响,最后讨论了声束的偏转和聚焦的延迟法则。研究结果为相控阵探头设计和优化检测参数提供理论依据。 其次,进行了碳纤维复合材料分层缺陷的超声相控阵检测实验及成像方法研究。第一步,测量了不同大小和位置的分层缺陷超声A扫描信号;第二步,通过设置 A 扫描信号的闸门,提取闸门内的幅值和深度信息作为表征分层缺陷大小和位置的信号特征;第三步,利用提取的幅值和深度信号特征分别构建了分层缺陷的C扫描图像。结果表明,超声相控阵技术对分层缺陷有良好的成像效果,基于深度特征的图像可以准确识别分层缺陷的位置,而基于深度和幅值特征的图像用于识别分层缺陷的轮廓。 最后,研究了碳纤维复合材料分层缺陷的自动识别方法。首先应用KPCA提取了表征缺陷位置与缺陷大小的特征信号,其后采用神经网络和支持向量机构建了分类器,运用粒子群算法优化了支持向量机的参数。实验结果表明,研究的特征提取和分类算法可以准确识别分层缺陷的位置和大小。

著录项

  • 作者

    张振林;

  • 作者单位

    中国矿业大学;

  • 授予单位 中国矿业大学;
  • 学科 机械电子工程
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 田祖织;
  • 年度 2018
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 中文
  • 中图分类
  • 关键词

    碳纤维复合材料; 超声相控阵检测;

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