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轴承作为各类大型机械装置中的核心基础部件,其内部缺陷的高精度检测与成像对于保障装备安全运行具有重要的理论意义和工程应用价值。针对具有复杂曲面结构的轴承,提出了一种基于延迟相乘叠加(delay multiply and sum,DMAS)算法的高信噪比超声成像方法。实验中采用楔块与超声相控阵换能器,通过超声斜入射方式对轴承内部的盲孔缺陷展开检测,并引入信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)、阵列性能指标(array performance index,API)等参数,对不同损伤的成像结果进行评估。实验结果表明:曲面修正后的p-DMAS成像算法在各项图像性能指标及评价中均表现最优,其SNR最高提升25.8 dB,API最高提升8.4,显著增强了缺陷检测能力。该方法为轴承类曲面结构的原位无损检测提供了新的思路和解决方案。
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随着半导体硅片制造工艺与技术的发展,对其亚表面损伤的高精度检测提出了更高要求。尽管非线性超声Lamb波具有高灵敏度和无损检测的优势,但其信号模式与硅片亚表面微裂纹特征的对应关系仍不明确。该文通过数值仿真,建立了Lamb波在含亚表面微裂纹硅片中传播的有限元模型,选取相速度匹配的S0-s0(基频和二倍频)Lamb波模式对,研究了二次谐波超声非线性系数与传播距离及亚表面微裂纹特征的关系。结果表明:随超声波在硅片中传播距离的增加,其超声非线性系数呈现递增趋势,而当材料中存在亚表面微裂纹时,超声非线性系数的幅值将显著提升。相对超声非线性系数随着微裂纹的数量、长度、密度以及亚表面损伤层厚度的增加而提升;在相同密度下,相对超声非线性系数对微裂纹长度的敏感性高于数量变化。研究结果验证了非线性超声Lamb波检测硅片亚表面微裂纹的有效性。
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针对国产大型宽体客机发动机中关键热端承力构件深部三向残余应力场的无损表征难题,开展基于超声测量的残余应力场无损表征与成像方法研究。建立了能够表征任意三向应力影响的声弹性理论模型,揭示了超声体纵波波速相对三向应力变化的定量关系。通过构建含残余应力构件的超声波传播仿真框架,针对典型高温合金锻件设计并采集多角度超声透射数据,分别提出了基于迭代重建算法的层析成像法和基于神经网络的反演成像法。结果表明:层析成像方法能够高灵敏反映锻件内部“内拉外压”分布特征,并对工艺引起的非对称分布具有较高敏感性。神经网络方法则展现出对复杂模式的非线性拟合能力,在高应力区域的平均误差更小。两种方法互为补充,反演结果均与真值保持同一应力水平,能够有效反映实际锻件内部径向、周向、轴向残余应力的幅值与分布状态。所提方法为保障航空发动机关键热端承力构件的尺寸稳定性、可靠性与服役安全性提供了重要数据支撑。
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针对传统全聚焦方法(total focusing method, TFM)在识别裂纹端面时易受衍射波干扰的问题,提出了一种基于Otsu阈值的成像表征新方法。该方法以全矩阵捕捉(full matrix capture, FMC)数据为基础,构建全矩阵幅值图谱,并通过Otsu自适应阈值算法实现对反射与衍射区域的自动分割;在成像过程中仅对反射矩阵信号进行延时叠加,有效避免了衍射能量对端面反射的掩盖,提升了成像效率。基于铝合金内部裂纹的仿真与实验结果显示,该方法在裂纹尺寸测量和成像效率方面均优于基于全矩阵的传统TFM方法,裂纹长度测量误差小于0.3 mm,角度测量误差小于2.0°,成像所需时间减少60%以上。
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针对低信噪比环境下超声细微缺陷特征提取难题,提出一种适用于低信噪比超声信号的门控残差与双级压缩-激励(squeeze and excitation, SE)注意力协同增强网络。该模型以卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)为基础,通过残差块-SE模块-池化级联结构,在残差块内部嵌入普通SE模块进行初步通道筛选,在网络末端利用局部增强SE模块聚焦峰值信号,并采用门控残差连接从而动态保留原始细微特征,实现噪声抑制与特征增强的协同优化。结果显示:改进后模型的均方根误差(root mean square error,RMSE)均值为0.068 3、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)均值为0.047 1,较基准CNN分别降低49.7%、41.7%,且模型显著优于仅使用单一注意力或残差块的改进模型,验证了双机制协同的优越性,且训练稳定性突出,低信噪比环境下仍保持高精度。所提模型的预测精度、抗干扰能力及稳定性显著优于传统方法与现有模型,为钢管超声无损检测提供高效技术方案,具有重要工业应用价值。
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基于时域谱元法开发了GPU并行算法,并系统研究了各向异性板中S0模态导波的传播特性。将高阶谱单元离散技术与CUDA计算平台相结合实现了并行化计算,建立了复合材料板导波传播的数值模型,精准模拟了导波在复合材料板中的激发与传播过程,进而提取S0模态特征并计算其波速,并据此绘制S0模态波速分布曲线。搭建实验系统,以压电传感器作为激励单元,对T300复合材料板开展S0模态导波传播实验。数值结果表明:通过引入单元级并行计算与“无矩阵化”组装策略,有效提升了模拟效率并显著降低了内存消耗;该方法在保证高精度的同时,大幅优于传统谱元法的计算性能与资源占用。数值模拟结果与实验测量数据高度吻合,能够准确捕捉S0模态的波速曲线,验证了所提并行时域谱元法的准确性和可行性。研究结果为复合材料板健康监测提供了有效的理论基础。
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针对变厚度板结构中Lamb波传播行为复杂、频散效应显著而导致缺陷定位成像困难的问题,提出了一种基于Lamb波传播模型的缓变厚度板缺陷成像方法。首先构建了变厚度板Lamb波传播模型,基于分段等厚度近似和频散曲线插值实现了变厚度板中Lamb波响应信号预测,并结合反向传播相位补偿算法,消除了变厚度板中Lamb波频散效应导致的信号畸变问题。在此基础上,结合延时求和成像算法实现缓变厚度板缺陷成像。为验证所提出的缓变厚度板缺陷成像方法的有效性,进行了数值模拟和实验研究。数值仿真结果表明,所提出的方法在500 mm × 500 mm、厚度变化范围为2~4 mm的缓变厚度板中对直径为8 mm的圆孔缺陷的定位误差约为5.8 mm。实验结果显示,缺陷位置能够清楚地呈现,缺陷定位误差约为10 mm,验证了所提方法在缓变厚度薄板缺陷检测中的有效性。
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针对材料内部缺陷快速且低成本的检测需求,结合涡旋超声的特点,提出了一种新型的涡旋超声孔洞检测方法。以钛合金为研究对象,系统研究了涡旋超声在钛合金材料中的传播规律,分析了孔洞形状、位置、尺寸对涡旋超声信号的影响。结果表明:在涡旋超声中心位置接收到的二次谐波信号可有效判断材料内部是否存在孔洞;该信号幅值随孔洞与中心位置径向距离和深度的增加而减小,由此可确定涡旋超声检测的有效范围,并实现孔洞位置的定性定位;涡旋超声中心位置的幅值随着孔洞尺寸的增大而提高,显示出定量评估孔洞大小的潜力。研究结果验证了涡旋超声在钛合金孔洞缺陷检测中的有效性与可行性,有望为材料内部孔洞的快速检测提供新的理论与方法。
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为改进基于非线性超声静态分量的微观损伤检测方法中的“一发一收”检测模式,提出了基于脉冲反射方式的检测方法,该方法仅需使用一个直探头即可实现超声波的发射与接收。以铝板试样为例,分别进行了有限元仿真和实验测量。通过单个直探头激励非线性超声纵波,并采集其反射信号,从中提取基频与静态分量,进而计算相对非线性系数,用于评估铝板的塑性损伤程度。结果表明:采用中心频率为5 MHz的超声换能器进行激励与接收时,可有效获取反射波静态分量,验证了单换能器脉冲反射法获取静态分量的可行性。反射波静态分量的相对非线性系数随铝板厚度和塑性损伤程度的增大而增大,进一步证明了该方法在微观损伤检测方面的有效性和适用性。
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为研究加工参数对高体积分数碳化硅颗粒增强铝基(SiCp/Al)复合材料表面质量的影响,选取体积分数分别为45%和60%的SiCp/Al,在超声振幅0~8 μm、主轴转速6 000~21 000 r/min、进给速度20~220 mm/min范围内进行旋转超声磨削加工。通过扫描电子显微镜和表面粗糙度仪分析表面形貌及粗糙度(Ra),结合超声振动对刀具轨迹和切削力的影响,剖析其形成机理。结果表明:超声振幅控制在4 μm以内,可显著提升SiCp/Al的表面质量,表面Ra分别降低32.1%(45%体积分数)和21.4%(60%体积分数)。此外,高主轴转速、低进给速度和较小切削深度也会降低表面Ra。60%体积分数材料的表面Ra高于45%体积分数材料的相应值,说明高体积分数材料更易产生表面质量缺陷。旋转超声磨削过程产生的高频冲击和间歇切削效应能够有效降低切削力并提升表面质量。
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提升全无机溴化铯铅钙钛矿量子点(CsPbBr3 PeQDs)的稳定性对改进其相关器件性能至关重要。采用配体辅助再沉淀法在常温条件下制备了系列Zn2+掺杂CsPbBr3 PeQDs样品,实现了520~513 nm的光谱调谐,较未掺杂的CsPbBr3样品,其光致发光(photoluminescence,PL)强度提升了63%。在超疏水二氧化硅气凝胶(aerogels, AGs)上原位生长PeQDs制备了CsPbBr3:Zn/AGs复合样品。AGs形成的保护基质有效地保护了CsPbBr3 PeQDs与环境中的光照、氧气等不利因素的接触。室温条件下20 d后复合样品的PL强度下降17%,紫外灯持续照射120 min后,PL强度仅降低14%。Zn2+掺杂与AGs封装的协同作用显著提升了CsPbBr3量子点的光学性能与环境稳定性,使其更好地满足实际应用的需求,推动其在光电子学领域的发展。