论文部分内容阅读
碳纤维复合材料(Carbon Fibre Reinforced Plastics,简称CFRP)在航空航天、车辆制造、大型工程建设等领域有着广泛应用。在制造和使用过程中,CFRP内部难免会出现缺陷,超声检测技术则是CFRP缺陷无损检测的主要手段之一。随着CFRP制造技术的进步,含有厚截面和曲面变厚度等区域的CFRP构件已经逐渐得到使用,这使得传统的复合材料超声检测手段及信号处理技术已很难再满足这些构件中某些部分的检测精度要求。针对这些材料的检测难点,本文以CFRP超声检测的相关基金项目为依托,对厚截面CFRP和曲面变厚度CFRP孔隙缺陷的超声检测技术进行研究,全文的研究工作及成果如下。(1)对各类CFRP孔隙超声检测方法进行分析,得到各方法的特点。同时采用金相实验法对论文涉及的CFRP的孔隙进行观察与分析,得到孔隙的形态与分布特征。根据上述分析结果提出了基于超声背散射信号处理的厚截面CFRP和曲面变厚度CFRP孔隙检测方法。(2)对声波在层状粘滞媒质中的反射与透射进行推导,得到声波反射系数分布函数频域模型。采用该模型对多层CFRP声波反射系数进行计算,得到超声波在层状CFRP中产生共振的条件及CFRP层数对共振的影响。进一步采用该频域模型对含孔隙层状CFRP声波反射系数进行计算,得到孔隙含量和分布对超声波共振的影响。同时,还对层状CFRP超声脉冲反射信号各成分特征进行分析,在此基础上建立了超声检测信号的时域及频域模型。(3)提出了基于超声背散射信号处理的厚截面CFRP局部集中孔隙缺陷识别方法。根据超声背散射信号特征将其划分为近表面信号和远表面信号。针对近表面信号提出了基于共振结构噪声特征与基于共振结构噪声去除这两种处理方法。针对远表面信号则主要提出了基于信号相关分析的小波变换模极大值去噪方法。采用上述方法对厚截面CFRP局部集中孔隙进行识别,通过破坏性金相实验验证了上述信号处理方法的可行性。(4)提出了基于超声背散射信号提升小波分解处理的曲面变厚度CFRP孔隙缺陷识别方法。通过金相实验测定了超声检测完毕的曲面变厚度CFRP试块孔隙率,同时分析了超声脉冲反射信号的特征。采用提升小波变换对超声背散射信号进行分解并分析得到了原始信号与各分解信号的特征。进一步对原始信号与选出的分解信号的特征随孔隙率的变化关系进行分析,结果表明最优分解信号特征比原始信号特征能更好地表征材料孔隙率。(5)提出了基于背散射信号能量特征的厚截面CFRP超声C扫描成像方法和基于背散射分解信号能量特征的曲面变厚度CFRP超声C扫描成像方法。同时,在基于第(3)点研究的基础上提出了厚截面CFRP超声背散射信号特征三维成像技术,生成的三维图像能够直观地对厚截面CFRP局部集中孔隙进行表征。