激光超声探伤仿真及时频分析

本文利用有限元软件ANSYS对激光超声与表面缺陷相互作用的过程进行了数值模拟,得出了不同缺陷深度情况下的超声透射波形;针对时域图中无法有效提取缺陷深度特征量的问题,本文运用时频分析方法中的短时傅里叶变换和EMD分解方法对仿真数据进行了分析,得出结论:这两种方法均可在一定范围内对激光超声信号进行分析;此外,本文进一步利用STFT对仿真得到的不同缺陷深度的超声信号进行分析比较,得出结论:随着缺陷深度的增加,引起超声信号中的时间、频率、能量等多种特征量的变化。这为激光超声信号中表面缺陷特征量的提取及定量化提供了一种可行的技术途径。     

激光瑞利波的时间依赖性探测表面缺陷深度

针对金属构件表面微小缺陷非接触式定量检测的难题,本文采用有限元法模拟了激光产生的瑞利波与不同深度的表面缺陷的相互作用,研究了瑞利反射波与表面缺陷深度的时间依赖关系。通过分析该时间依赖关系的产生机制,提取出能够定量表征表面缺陷深度的时域特征量,得出了该时域特征量与表面缺陷深度的数学关系表达式,并利用该数学关系表达式进行了激光超声表面缺陷检测实验中的深度计算。结果表明,实验结果与数值模拟结果具有良好的一致性,该时域特征量与缺陷深度呈线性关系,能够定量表征表面缺陷深度的范围为0.1~0.5 mm,最大误差≤0.06 mm。     

声表面波检测铝板表面微缺陷深度实验研究

为了探究声表面波与不同深度微裂纹缺陷相互作用的关系,将脉冲激光作用于一系列不同缺陷的试件铝板上进行线光源激励,激发激光超声波。用超声传感器接收在铝板中传播的激光超声信号,通过数字荧光示波器采集激光超声在铝板中的传播数据。对采集到的反射波数据进行分离谱分离过程得到的铝板中激光超声的时域分布和透射波数据进行频域分析。实验发现:缺陷深度影响着反射回波两峰值特征点到达时间差,两者之间近似线性关系,也影响着透射波的截止频率且二者呈现递减关系。     

基于AD8302的激光外差干涉信号解调技术

为了改善传统硬件相位测量中存在电路复杂、测量精度低、工作频带宽窄等诸多缺陷,利用AD8302的良好高频测相能力,设计了一种新的激光外差干涉信号处理系统,分析了其工作原理,并取得了静态、动态实验数据。结果表明,系统测量误差小于0.5,使外差干涉理论测量分辨率提高到0.088nm,更有利于微振动信号的测量。     

基于横波检测柱状材料内部缺陷的数值模拟研究

小口径金属圆柱体的缺陷检测是无损检测领域的一个难题。通过有限元方法对金属圆柱中横波传播特性以及与缺陷作用机理进行数值模拟。探究了横波的方向性变化、圆孔缺陷半径对横波传播影响、不同位置和不同长度的缺陷对横波传播的影响。研究表明横波在传播过程中主要能量范围由15°～36°变为20°～35°,提出了近似正三角形的传播路径并进行验证,发现横波到达表面后发生模态转换,一部分声波以略面纵波的速度沿表面传播;对于圆孔缺陷,圆孔半径在3.4～4.6 mm范围内可通过幅值变化判断孔径信息,半径在4.6～5.8 mm范围内可通过接收时间判断孔径信息;对于不同位置的矩形缺陷,当缺陷进入到横波主要能量范围内,C扫图中出现近似线性的高能量区域,探测角度随着缺陷位置增加而增大,此范围内的缺陷可通过反射信号的探测角度判断位置信息;对于不同长度的矩形缺陷,随着缺陷长度增加,透射波能量减弱并且探测角度减小,呈现出近似线性的能量分布,通过探测透射波到达外表面的角度可判断缺陷长度信息。提出了相应的传播路径和长度计算公式,计算结果得到的误差百分比控制在6.5%以内,验证了该缺陷长度检测方法的有效性。     

基于外差干涉的微振动测量技术研究

针对外差干涉的微振动测量存在稳定性低、严重受环境噪声影响等缺点,提出了对光路的改进方案。根据差分原理将其改为双光路,消除环境噪声的干扰;通过偏振分光棱镜（PBS）将椭圆偏振光变为线偏光,提高干涉信号幅值;改进频移装置(AOM),抑制频率漂移;增加光阑,滤除杂散光,提高系统信噪比。通过探测5 kHz压电陶瓷振动信号,以及2.5 MHz高频激光超声信号进行实验验证,结果表明:信号稳定且无纹波,系统分辨率为2.3 nm,信噪比提高16.7倍。两路干涉信号幅值分别为552 mV和736 mV,较传统外差干涉信号幅值提高近10倍,有利于纳米量级微振动信号的检测。     

激光超声非线性声场调制技术研究

激光超声是一种广泛应用于微缺陷检测的技术,但一般而言较难对裂纹进行定量地评估。从非线性声场调制计算原理入手,结合激光超声频域图,提出波形能量分布因子,制作了铝板标准件,进行了激光超声检测实验,并使用该因子对波形频域图进行分析处理,得到因子与裂纹深度之间的关系。实验数据表明,对应主频之间相差0.2MHz, 随着裂纹深度的增加,透射波能量分布因子呈现下降趋势,即能量分布更加均匀,为今后从能量角度分析裂纹奠定了一定基础。     

光源对激光超声信号特性的影响分析

通过已搭建好的激光超声检测实验平台,在保持相同激光脉冲能量和相同探测位置的条件下,重点研究了点光源与线光源产生的超声信号的特点和区别。研究了不同探测位置点光源与线光源激发出的超声信号幅值以及产生的超声信号波形。实验发现:在同一探测位置下,将点光源换成线光源后,产生的超声信号幅值由1.3 V提高到1.7 V,提高了0.4 V;在探测位置逐渐增大的情况下,点光源激发出超声信号幅值的衰减幅度为75.78%,而线光源激发出的超声信号幅值的衰减幅度为34.92%。结果表明,在功率密度相同的情况下,线光源产生的超声信号要比点光源产生的超声信号幅值提高40.86%,产生较强的表面波,提高了信噪比。     

改进粒子群算法的UAV突防路径规划

面对复杂地形条件下的无人机突防任务,粒子群算法(PSO)在寻找最优路径的过程中易陷入局部最优、搜索时间过长等困境。针对上述问题,在PSO中引入球坐标系,将所得的路径看作向量。通过向量的距离、仰角和方位角与无人机的速度、俯仰角和转向角的相互关系来实现粒子的迭代更新。最后,引入随机自适应惯性权重,弥补粒子前期局部搜索能力与后期全局搜索能力的不足。仿真结果表明,改进算法能够有效规避威胁区域,收敛速度更快,收敛精度更高,且不易陷入局部最优。     

基于KPCA和LSSVM的表面缺陷深度识别

为了实现铝板表面缺陷智能识别分类,解决支持向量机在识别过程中准确率不高的问题,对核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)和最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine,LSSVM)在缺陷深度识别分类的应用进行了研究。采用核主成分分析算法对实验获取的激光超声信号进行时域特征参数提取主成分,并将多个满足要求的主成分作为输入,建立KPCA-LSSVM分类模型对表面缺陷进行识别。结果表明,该模型精准率和召回率高于优化前的系统,识别准确率达到了95%。