超声探伤信号的时延神经网络处理

由于粗晶材料中材料微结构引起的散射（结构噪声），使得超声探伤比较困难。时延神经网络（TDNN）已在多种场合成功地用于处理时间序列数据，因此我们有可能采用这一技术来提高超声检测的信噪比。本文提出了一种新的TDNN结构用于降低粗晶材料结构噪声，该结构具有波形及其相位差组成的双变量输入。实验结果显示，这种TDNN结构能在较强的背景噪声下提取超声探伤的缺陷回波。     

强散射材料超声探伤的模糊检测

本文将模糊检测技术用于增强强散射材料的超声探伤信号，这里非缺陷散射体引起的结构噪声对缺陷回波干扰较大。我们在模糊检测中选择了互相关、相位差及分数维作为信号的特征量。实验结果表明，这种新方法较之常用的相关检测具有更好的性能。     

激光超声技术研究纳米材料的力学特性

本文简要地介绍利用激光超声技术对不同工艺条件下所制备的纳米铜、ZrO2和Al2O3纳米陶瓷的声速及相应的杨氏模量的实验测定方法及实验结果．结果表明：对于厚度为100μm－300μm的纳米铜试样，它的声速随成形压力的增高而增大；对于ZrO2和Al2O3纳米陶瓷，在较高的烧结温度下，试样的密度，声速及杨氏模量也随烧结温度的增高而增大，但在较低的烧结温度下，有可能出现异常，在低的烧结温度下，有可能出现较大的声速和杨氏模量．