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    板內(nèi)減薄缺陷的超聲導(dǎo)波層析成像方法

    2022-01-27 09:57:08劉文龍張金奎張應(yīng)紅
    關(guān)鍵詞:導(dǎo)波鋁板投影

    劉文龍,楊 龍,張金奎,張應(yīng)紅

    (1.桂林電子科技大學(xué) 機電工程學(xué)院,廣西 桂林 541004;2.中國人民解放軍第五七一八廠,廣西 桂林 541004)

    近年來,因板材質(zhì)量問題引起了一系列安全事故,因此對金屬板材安全的要求日益嚴(yán)格[1],無損檢測技術(shù)已經(jīng)成為現(xiàn)代結(jié)構(gòu)設(shè)備在使用過程中不可缺少的檢測手段。超聲導(dǎo)波檢測技術(shù)作為無損檢測領(lǐng)域的一個重要分支,使用成本低廉,對人體無害,對金屬板材能夠進行大范圍、長距離檢測[2],在板類缺陷檢測方面具有較高的應(yīng)用價值[3]。

    目前,在對鋁制板材進行檢測的過程中,大多利用超聲導(dǎo)波檢測技術(shù)判斷缺陷的有無,無法對缺陷進行精確定位及輪廓識別。隨著無損檢測技術(shù)的發(fā)展,其檢測結(jié)果向高精度成像、結(jié)果可視化方向發(fā)展[4]。

    文獻[5-7]給出了Lamb波層析成像的理論及實驗驗證,并將其應(yīng)用到實際的工程應(yīng)用中,為有關(guān)超聲導(dǎo)波檢測產(chǎn)品的研制奠定了理論基礎(chǔ)。張海燕等[8]對Lamb波層析成像進行了理論分析,對層析成像在實際應(yīng)用中的問題做了探討,并用計算機仿真了帶有不同缺陷的鋁板,重構(gòu)出缺陷圖像。何存富等[9]對鋁梁中的分層缺陷進行定量檢測,采用有限元仿真與試驗的方法進行研究,將檢測誤差限定在6%左右。黃松嶺等[10]利用電磁超聲結(jié)合射線追蹤方法實現(xiàn)了缺陷輪廓的準(zhǔn)確重構(gòu)。

    以上方法中,以射線追蹤為基礎(chǔ)的矩陣反演方法最為成熟,但由于射線追蹤算法只用到了信號的旅行時,不能完整地反映出缺陷信息,且重構(gòu)過程需要大量的迭代運算,速度較慢。超聲導(dǎo)波通過缺陷時產(chǎn)生的散射場包含了大量關(guān)于缺陷的信息,能夠充分表達鋁板中存在的缺陷,利用散射場重構(gòu)缺陷有著更大的優(yōu)勢。為此,以反投影算法為基礎(chǔ),充分利用超聲導(dǎo)波與缺陷作用時散射場的速度、走時、信號幅值衰減等信息的變化[11],推導(dǎo)出適合于超聲導(dǎo)波層析成像的算法。使用電磁超聲換能器陣列獲取的散射場信息,通過將檢測到的信息進行特殊的數(shù)字處理,重構(gòu)被測物體內(nèi)部的物理參數(shù),從而檢測出被測件中存在的缺陷[12]。采用的成像方法屬于射線理論層析成像方法,具有較快的成像速度,適合于工程應(yīng)用。

    1 鋁板缺陷重構(gòu)成像算法

    本研究使用的成像算法基于X射線扇形束反投影成像理論中的傅里葉中心切片定理及朗伯-比爾定律推導(dǎo)而來,將蘭姆波的傳播路徑看作直線,在介質(zhì)內(nèi)沿直線傳播。為了使用相對較少的傳感器陣列得到足夠的投影數(shù)據(jù),采用如圖1所示等角扇束幾何作為激勵-傳感陣列模型[13]。由激勵源激勵出超聲導(dǎo)波,其余接收探測器接收數(shù)據(jù)。通過依次旋轉(zhuǎn)激勵源和接收探測器完成對被測件的檢測過程,得到足夠用于圖像重建的投影數(shù)據(jù)。

    圖1 扇形束結(jié)構(gòu)投影路徑示意圖

    在成像算法中,除直角坐標(biāo)系(x,y)和極坐標(biāo)系(r,φ)外,還需引入旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系(t,s),如圖2所示[14]。旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系(t,s)與直角坐標(biāo)系(x,y)原點重合,夾角為θ,因此導(dǎo)波在板中的傳播路徑可以由坐標(biāo)(t,θ)唯一確定,同時(t,θ)也對應(yīng)一個路徑的投影值,在圖2中過(t,φ)的路徑(t,θ)滿足以下方程:

    圖2 三坐標(biāo)系統(tǒng)關(guān)系示意圖

    t=rcos(φ-θ)。

    (1)

    等角扇束投影中的每條超聲導(dǎo)波檢測路徑可用坐標(biāo)(γ,β)表示,因此在投影路徑上檢測到的投影值表示為P(γ,β),相關(guān)參數(shù)如圖3所示,γ為等角扇束投影幾何內(nèi)檢測路徑與坐標(biāo)中心線的夾角,β為坐標(biāo)中心線與直角坐標(biāo)系y軸之間的夾角。扇形束的一條檢測路徑可表示為

    (2)

    其中D為圓形檢測區(qū)域半徑。

    在圖3中,重建圖像中的點M的極坐標(biāo)為(r,φ),SE為過M的射線,張角為γ,射線SM的長度為L。由于圖中射線SE的坐標(biāo)可以表示為(t,θ)=(Dsinγ,β+γ)所對應(yīng)的射線投影,因此檢測路徑SE通過點M的投影值可表示為

    圖3 等角扇束參數(shù)示意圖

    P(t,θ)=P(Dsinλ,β+λ)。

    (3)

    采用圖1所示的等角扇形束投影方式對鋁板進行檢測。根據(jù)傅里葉中心切片定理及朗伯-比爾定律進行推導(dǎo),最終得到的缺陷重構(gòu)成像算法為

    h(rcos(β+γ-φ)-Dsinγ)Dcosγdγdβ。

    (4)

    利用上述成像算法對投影數(shù)據(jù)進行處理時,需要對信號進行離散化,投影數(shù)據(jù)在實際平移、旋轉(zhuǎn)過程中以角增量步進。若在360°下共采集M個投影數(shù)據(jù),則扇面的旋轉(zhuǎn)步距為Δβ=2π/M,第i次投影的角度為βi=iΔβ。將成像算法用離散的數(shù)學(xué)式表達為

    Pβi(nΔγ)Dcos(nΔγ)|nΔγ=γ。

    (5)

    2 鋁板缺陷檢測的有限元仿真

    為了驗證超聲導(dǎo)波層析成像方法的有效性,用ABAQUS有限元分析軟件建立三維仿真模型[15],對模型中的缺陷進行重建,驗證缺陷重構(gòu)成像算法的可靠性。

    2.1 仿真模型及參數(shù)

    鋁板模型如圖4所示,模型尺寸為225 mm×225 mm×3 mm,以模型的幾何中心為圓心,以直徑100 mm劃分出一塊圓形檢測區(qū)域,在檢測區(qū)域的邊界等角度劃分64個檢測點作為激勵-傳感陣列。在圓形檢測區(qū)域內(nèi)設(shè)置3個不同位置的圓形缺陷,如表1所示。激勵信號采用漢寧窗調(diào)制的正弦5峰波信號。

    圖4 三維有限元模型及換能器布置示意圖

    表1 仿真模型缺陷信息

    2.2 仿真實驗結(jié)果

    對鋁板模型進行網(wǎng)格劃分后,經(jīng)計算得到Lamb波在板中傳播的應(yīng)力、位移等數(shù)據(jù)。利用軟件中的歷程輸出,得到Lamb波在經(jīng)過檢測區(qū)域后的信號。

    依次將檢測點與激勵點的位置互換,64個激勵傳感器可產(chǎn)生64×63個波形信號。選取2條傳感器路徑信號進行分析,觀察缺陷對超聲導(dǎo)波信號的影響。2條路徑分別為A2S12、A2S19,其中A表示激勵傳感器,S表示接收傳感器。圖5為激勵-傳感路徑(A2S12)與(A2S19)采集到的信號。

    圖5 激勵-傳感陣列所檢測到的聲波信號

    由于2條路徑都穿過檢測區(qū)域中的圓形缺陷,波形信號的幅值和相位(走時)均發(fā)生了較大變化,穿過缺陷的區(qū)域越大,聲波信號的幅值和相位的差異性也越大。以幅值-走時數(shù)據(jù)因子作為投影數(shù)據(jù)進行成像,該方法能將信號中攜帶的缺陷信息最大化利用,從而實現(xiàn)更高分辨率的重構(gòu)。

    通過提取有缺陷和無缺陷信號的峰峰值,計算幅值差,可得如圖6所示的幅值衰減因子。為精確得到聲波信號中的走時數(shù)據(jù),提出時頻能量密度析出走時的提取方法,針對窄帶電磁超聲導(dǎo)波檢測信號在時域上占據(jù)較大時間寬度的特點,采用小波變換得到導(dǎo)波檢測信號的時頻能量分布。小波變換提供的“時間-頻率-能量”窗口對一維信號進行處理時,能在時域、頻域的雙重視角下對波形信號進行完整分析,通過提取中心頻率處的能量密度曲線得到導(dǎo)波檢測信號的走時。經(jīng)小波變換提取的相位衰減因子如圖7所示。

    圖6 超聲蘭姆波衰減因子矩陣

    圖7 超聲蘭姆波走時因子矩陣

    3 基于仿真結(jié)果的鋁板缺陷成像結(jié)果

    鋁板缺陷重構(gòu)成像算法是研究如何利用檢測到的投影數(shù)據(jù)反演出原始目標(biāo)。本研究通過仿真得到缺陷投影數(shù)據(jù),利用缺陷重構(gòu)成像算法對仿真模型進行圖形重建。對中心缺陷、偏心缺陷和偏斜缺陷進行圖形重建得到的圖像如圖8所示。

    從圖8可看出,鋁板模型中的缺陷在圖像重建中得到了準(zhǔn)確重構(gòu),黑色部分與周圍的顏色有明顯差異,因此可表示為圖像重建中缺陷的位置和輪廓。圖像重建中圓形缺陷所在的位置和輪廓與模型中實際缺陷很接近。在圖8中估算出缺陷(a)的尺寸約為20 mm,該估算值與模型中缺陷一致;缺陷(b)的尺寸約為22 mm,相應(yīng)的絕對誤差約為2 mm,缺陷(c)的尺寸約為23 mm,相應(yīng)的絕對誤差約為3 mm。仿真結(jié)果表明,用鋁板缺陷重構(gòu)成像技術(shù)確定鋁板中存在的缺陷是可行的,能準(zhǔn)確重構(gòu)缺陷位置和大小。圖像重建中缺陷的幾何中心位置與模型的幾何中心位置誤差如圖9所示。

    圖8 鋁板模型重建圖像結(jié)果

    圖9 缺陷位置誤差

    4 對鋁板進行缺陷重構(gòu)的應(yīng)用實例

    通過實驗對所提的方法進行驗證。電磁超聲檢測實驗系統(tǒng)如圖10所示,主要包括信號發(fā)生器、功率放大器、阻抗匹配器、電磁超聲換能器(electromagnetic acoustic transducer,簡稱EAMT)、示波器及計算機等。

    圖10 電磁超聲導(dǎo)波鋁板缺陷檢測系統(tǒng)實物圖

    作為檢測對象的鋁板如圖11所示,長度和寬度分別為1 220、948 mm,厚度為3 mm。檢測范圍為以鋁板幾何中心為圓心,直徑為400 mm的圓形區(qū)域,分別在檢測區(qū)域中心及中心偏右位置用銑削加工出直徑50 mm,深度2 mm的圓形缺陷。

    圖11 實驗被測鋁板

    采用電磁超聲導(dǎo)波檢測系統(tǒng)對鋁板進行成像檢測,檢測過程與仿真類似。每次使用1個位置放置激勵EMAT,其余31個位置依次放置接收EMAT并檢測出31個波形信號作為一組檢測信號,以順時針方向下一位置放置激勵EMAT,重復(fù)上述過程,直至32個位置均放置一次激勵EMAT,最終獲得32組檢測數(shù)據(jù),每組31個波形。將實驗數(shù)據(jù)中提取的投影數(shù)據(jù)進行圖像重建,得到的成像結(jié)果如圖12所示。

    圖12 實驗成像結(jié)果

    在鋁板缺陷的圖像重建結(jié)果中,基本上完成了缺陷的識別與定位,但由于數(shù)據(jù)量不足,使得輪廓形狀的分辨率不夠高。仿真實驗表明,超聲導(dǎo)波層析成像方法可行,而真實實驗結(jié)果未能完全重構(gòu)出缺陷的輪廓,其原因主要有以下3個:

    1)在實際的掃描檢測實驗中,需要大量的超聲導(dǎo)波射線對檢測區(qū)域進行全方位掃描,但在實際操作過程中因受實驗條件的限制,采用32個檢測點進行檢測,使得數(shù)據(jù)量較少,分辨率降低。

    2)超聲導(dǎo)波的走時誤差與信號幅值誤差對圖像重建結(jié)果的影響較大,發(fā)射點和接收點的定位誤差往往會導(dǎo)致實際測量的誤差。

    3)由于電磁信號易受干擾,造成接收到的信號中含有較大的噪聲,從而產(chǎn)生了信號的提取誤差。

    5 結(jié)束語

    為了實現(xiàn)鋁板材料損傷的快速成像檢測,研究了鋁板缺陷重構(gòu)成像技術(shù),對鋁板中存在的缺陷進行重構(gòu),重建出的圖像可用來對鋁板中的缺陷進行準(zhǔn)確定位及評估。仿真成像數(shù)據(jù)的分析結(jié)果表明,將幅值-走時數(shù)據(jù)因子作為鋁板成像的投影數(shù)據(jù),能夠充分利用激勵-傳感陣列所檢測到的投影信號,在圖像中顯示的缺陷與真實缺陷相比,直徑誤差在3 mm以內(nèi),位置誤差在直角坐標(biāo)的x、y方向能夠保持在1 mm內(nèi)。在實驗條件下的成像結(jié)果表明,本算法依然能夠?qū)X板中存在的缺陷進行重構(gòu)并定位。因此,在檢測數(shù)據(jù)相同的前提下,使用幅值-走時數(shù)據(jù)因子作為投影數(shù)據(jù)進行成像重構(gòu),相較于單獨使用走時或幅值衰減,更能有效地提高成像結(jié)果的分辨率和對比度。

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