Page 81 - 无损检测2022年第十期
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徐 浩,等:
基于超声导波和机器学习的蜂窝夹层结构脱黏诊断
过差值成像得到的损伤诊断成像结果如图 5 所示。 热防护结构烧蚀层厚度监测方法[ J ] . 航天器环境工
图 5 ( a ),( b ) 分别对应图 4 中设置的两个损伤, 各自 程, 2019 , 36 ( 5 ): 487-494.
定位误差分别为 10 mm 和 14 mm , 小于脱黏区域 [ 3 ] 李红 . 高超声速飞行器金属蜂窝夹芯结构的热机耦合
本身尺寸, 达到诊断需求。 行为分析[ D ] . 哈尔滨: 哈尔滨工程大学, 2011.
[ 4 ] 柳敏静, 武湛君 . 复合材料蜂窝夹层结构在飞机中的
应用[ J ] . 科技导报, 2016 , 34 ( 8 ): 21-25.
[ 5 ] 柳敏静, 夏梓旭, 李建乐, 等 . 基于分布式光纤 传 感 的
防热结 构 损 伤 识 别 研 究 [ J ] . 压 电 与 声 光, 2020 , 42
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隔热层脱粘识别研究[ J ] . 压电与声光, 2020 , 42 ( 1 ):
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[ 7 ] 刘菲菲, 刘松平, 周正干, 等 . 蜂窝共固化结构 高 分 辨
率超声 C 扫 描 方 法 及 应 用 [ J ] . 无 损 检 测, 2018 , 40
图 5 损伤诊断成像结果 ( 8 ): 1-5 , 27.
选取平面内损伤位置, 经过该损伤传播路径做 [ 8 ] 郑伟, 邓安华, 刘云峰, 等 . 固体火箭发动机衬层与药
脱黏层判定分析。基于截面内 4 条传播路径的损伤 柱脱粘高能 X 射线检测技术[ J ] . 海军航空工程学院
因子构建样本, 将样本数据代入训练好的支持向量 学报, 2014 , 29 ( 4 ): 355-359.
[ 9 ] 董丽虹, 郭伟, 王海斗, 等 . 热障涂层界面脱粘 缺 陷 的
机模型进行分类, 两处损伤均分类为“ 1 ”, 即成功判
脉冲红 外 热 成 像 检 测 [ J ] . 航 空 学 报, 2019 , 40 ( 8 ):
定为上层脱黏。
422895.
4 结语 [ 10 ] 周凯, 徐新生, 武 湛 君 . 基 于 压 电 传 感 器 的 单 一 模 态
Lamb波损伤检测[ J ] . 压 电 与 声 光, 2020 , 42 ( 1 ): 38-
采用超声导波技术对蜂窝夹层结构脱黏损伤进 41.
行检测, 共同应用加权分布成像诊断方法和支持向 [ 11 ] 张佳奇, 陈铎, 郑跃滨, 等 . 基于压电传感器的 树 脂 基
量机机器学习模型, 实现了脱黏损伤的诊断和脱黏 复合材料固化过程监测[ J ] . 复合 材 料 学 报, 2020 , 37
层的判定。合理布置压电陶瓷传感器, 构成加权分 ( 11 ): 2776-2781.
布成像传感器网络, 并通过有限元模拟仿真为支持 [ 12 ] 尹晚, 渠晓溪, 武湛君, 等 . 火箭贮箱结构健康监测传
向量机机器学习模型提供训练数据库, 最后进行验 感器系统设计[ J ] . 压电与声光, 2017 , 39 ( 1 ): 67-71.
[ 13 ] WUZJ , LIU K H , WANG YS , etal.Validationand
证试验。经验证所提方法具有良好的脱黏定 位精
evaluationofdama g eidentificationusin gp robabilit y -
度, 脱黏层判定准确率高。
based dia g nosticima g in g on astiffened com p osite
参考文献: p anel [ J ] .JournalofIntelli g entMaterialS y stemsand
Structures , 2015 , 26 ( 16 ): 2181-2195.
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C-C com p osite thermal p rotection p anels : II. 法研究[ D ] . 大连: 大连理工大学, 2016.
Ex p erimentalverification [ J ] .Smart Materialsand [ 15 ] HESSERD F , KOCUR G K , MARKERT B.Active
Structures , 2006 , 15 ( 2 ): 591-599. sourcelocalizationin waveg uidesbasedon machine
[ 2 ] 张佳奇, 刘明辉, 刘科海,等 . 基于超声导波的返回舱
learnin g [ J ] .Ultrasonics , 2020 , 106 : 106144.
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