Page 24 - 2023中国无损检测年度报告

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基于 Voronoi 多边形提出了锂离子电池的多
层多孔有限元模型。对其不同充电状态（SOC）
下的超声波传输特性进行了时域模拟，并探讨了
声学参数随 SOC 的变化。然后，在试验中通过
提取时域特征参数，发现幅值和渡越时间 (TOF)
与SOC 具有很强的相关性，试验中的慢波（SPW）
速度与模拟结果非常吻合（见图 10）。频域分析
表明频谱振幅与 SOC 之间具有线性关系。此外，
通过反复试验发现超声波传输方法在探测 SOC

方面具有良好的可重复性，试验获得的 SPW 速
度几乎可以覆盖根据模拟结果形成的 95% 置信
图 9 磁屏蔽型涡流传感器结构示意 区间（见图 11）。根据试验结果，基于粒子群优
发表论文： Liu Zenghua, Sun Lixin, Guo 化 - 模拟退火的灰度模型实现了小样本数据条件
Yanhong, Wu Bin, He Cunfu. A magnetic 下的 SOC 预测。基于 GM-PSO-SA 的定制锂离
shielding-type PEC sensor with a canister 子电池 SOC 评估结果如图 12 所示。
structure and magnetic core[J]. IEEE 研究成果可为建立锂离子电池多层多孔结构
Sensors Journal, 2023, 23(7): 6697-6705. 的综合有限元模型提供参考，同时为 SOC 的监
doi:10.1109/JSEN.2023.3244 557. 测提供了检测和评估工具。

1.6 双主激励模式电磁 EMAT 研制
在铁磁性材料力学性能的 EMAT 检测中，超
声波的主要激励机制有洛伦兹力机制和磁致伸缩
机制。洛伦兹力机制超声波主要检测材料的导电
特性，磁致伸缩机制超声波主要检测材料的磁滞
特性。然而，传统 EMAT 不能同时表征铁磁性材
料的这两种特性。设计了一种具有双主激励模式
的电磁型电磁声换能器 (DM-E-EMAT)，通过添
加或去除空心方形垫片，可以实现主洛伦兹力机
制和主磁致伸缩机制的双模式切换。基于 DM-E-

EMAT 两种主要机制的铁磁性材料超声检测方法
可以同时表征铁磁性材料的电导率和磁致伸缩性
能，提高了材料力学性能的电磁超声检测效率。 图 10 锂离子电池模型不同荷电状态时的体波时域信号
发表论文：Zhang Peiying, Liu Zenghua,
Guo Yanhong, Wang Xiaosai, Gong Yu.
Development of dual-main excitation
mechanism modes electromagnet
E M AT f o r t e s t i n g f e r r o m a g n e t i c
materials[J]. Nondestructive Testing and
Evaluation, 2023, 1-21. doi: 10.1080/1058
9759.2023.2283712.

1.7 锂离子电池荷电状态的超声体波检测
利用超声体波时域信号随锂离子电池循环过
程中特征参数的变化，准确预测锂离子电池荷电 图 11 锂电池电池模型中慢波波速测量结果比较
状态，开展了超声体波的仿真与试验研究。

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