Page 105 - 无损检测2024年第八期

阎 石，等：

基于 MUSIC 算法特征值损伤因子的板状结构损伤程度评估

成像结果如图6所示。在算法中可以识别出空间谱 径的2倍时， 损伤因子与损伤深度呈现线性关系。
峰点坐标，该点位置即为损伤的位置，图中黑色的点 为了进一步验证激励信号波长为损伤直径2倍
为真实损伤位置，由算法可直接求出谱峰点对应的 时，损伤因子与损伤深度的线性关系，保持激励信号
坐标，腐蚀损伤成像谱峰点坐标为（160 mm，72°）， 不变，对直径为9 mm的损伤进行检测，经过一系列
与损伤中心有微量误差，一方面是因为模拟可能存 处理得到损伤因子的变化曲线如图8所示。由此可
在一定的误差，另一方面是损伤本身的边界导致散 见当损伤直径不是激励信号波长的1/2时，损伤因
射信号不是从损伤中心散射而出，而是从损伤边界 子随损伤深度的变化并未呈现标准的线性变化。
散射。

图 8 模拟损伤因子随损伤深度的变化曲线（损伤直径 9 mm）

根据以上分析，建立线性损伤程度评估模型可
采取如下步骤。
（1）选择合适的激励频率。先对铝板健康状况
图 6 模拟损伤成像结果
下与损伤状况下不同频率的损伤散射信号进行检
3.2 损伤因子结果分析
测，对比不同频率下接收到的损伤散射信号，找到
在MUSIC算法处理信号过程中，会直接求出阵
损伤散射信号幅值最大的频率作为激励信号的中心
列信号协方差矩阵的大特征值。由前述理论可知，
频率。
损伤散射阵列信号的大特征值可以视为损伤信号能
（2）确定损伤位置。确定好合适的激励频率之
量幅值的一种表达方式。根据式（10）计算出基于
后，将该频率下的损伤散射信号代入MUSIC算法
大特征值的损伤因子，损伤直径为12 mm时， 其随损
中，确定铝板中损伤位置。
伤深度的变化曲线如图7所示。
（3）评估损伤程度。损伤散射信号幅值最大的
频率下的波长为损伤直径的2倍，用该频率作为激
励信号中心频率时，损伤因子随损伤深度的变化呈
现线性关系，通过线性关系便可评估损伤程度。

4 损伤程度评估试验

为了验证所建立的损伤评估模型的有效性，按
照有限元模型，以1∶1的尺寸搭建试验平台，试验装
置及其连接方式如图9所示。
具体试验过程如下。
（1）为寻找最合适的激励频率并简化试验流程，
在铝板无损伤时，采用35，40，…65 kHz中心频率进
图 7 模拟损伤因子随损伤深度的变化曲线（损伤直径 12 mm） 行试验，保存为基准信号。
对损伤因子的变化曲线进行线性拟合，相关系 （2）使用易清理的玻璃胶将PVC管固定在待腐
数为0. 998 6。由此可见，当激励信号波长为损伤直 蚀位置处。
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2024 年 第 46 卷 第 8 期
无损检测