【摘 要】
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碳纤维增强复合材料(CFRP)以其特殊的性能广泛应用在不同领域,然而缺陷的存在严重影响材料的性能,造成重大的经济损失,甚至存在安全隐患,因此,碳纤维复合材料的无损检测与缺
【机 构】
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天津大学精密仪器与光电子工程学院,中国民航大学航空自动化学院
【出 处】
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天津大学学报(自然科学与工程技术版)
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61102097);天津市科学技术委员会资助项目(11ZCGHHZ00700)
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碳纤维增强复合材料(CFRP)以其特殊的性能广泛应用在不同领域,然而缺陷的存在严重影响材料的性能,造成重大的经济损失,甚至存在安全隐患,因此,碳纤维复合材料的无损检测与缺陷识别已成为该领域的研究热点之一.利用超声相控阵系统检测CFRP中3种常见缺陷——分层、夹杂和脱粘,得到原始A扫信号,运用小波包变换理论,提取样本特征值,建立并训练BP神经网络,对3种缺陷进行识别,识别率达到95.7%.结果表明:利用超声相控阵技术可以提高缺陷检测效率,对缺陷有良好的成像效果;小波包与BP神经网络的结合,对CFRP中的不同缺陷有较高的识别率.
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