基于虛擬傳感板結(jié)構(gòu)的蘭姆波拓?fù)涮荻葟?fù)合成像方法的創(chuàng)新與實(shí)踐一、引言1.1研究背景與意義在現(xiàn)代工業(yè)和工程領(lǐng)域，板結(jié)構(gòu)以其獨(dú)特的性能優(yōu)勢(shì)，被廣泛應(yīng)用于航空航天、船舶制造、汽車(chē)工業(yè)、建筑工程等諸多關(guān)鍵領(lǐng)域。在航空航天領(lǐng)域，飛機(jī)的機(jī)翼、機(jī)身等部件大量采用板結(jié)構(gòu)，其輕質(zhì)、高強(qiáng)度的特性有助于減輕飛行器重量，提升飛行性能與燃油效率。在船舶制造中，船體的甲板、艙壁等部位也離不開(kāi)板結(jié)構(gòu)，保障船舶在復(fù)雜海洋環(huán)境下的安全航行。在汽車(chē)工業(yè)里，汽車(chē)的車(chē)身、發(fā)動(dòng)機(jī)罩等部分同樣采用板結(jié)構(gòu)，為車(chē)輛提供必要的強(qiáng)度與穩(wěn)定性。在建筑工程領(lǐng)域，大型建筑的樓板、幕墻等也常常使用板結(jié)構(gòu)，滿(mǎn)足建筑的承載和美觀需求。然而，由于板結(jié)構(gòu)在實(shí)際服役過(guò)程中會(huì)面臨各種復(fù)雜的工作環(huán)境，如航空航天領(lǐng)域的飛行器在高空飛行時(shí)，板結(jié)構(gòu)要承受巨大的氣壓差、強(qiáng)烈的氣流沖擊以及極端的溫度變化；船舶在海洋中航行，板結(jié)構(gòu)長(zhǎng)期遭受海水的腐蝕、海浪的拍打以及潮濕環(huán)境的影響；汽車(chē)在行駛過(guò)程中，板結(jié)構(gòu)會(huì)受到振動(dòng)、碰撞以及各種氣候條件的作用；建筑結(jié)構(gòu)則要承受自重、風(fēng)荷載、地震荷載等。這些惡劣的工作條件使得板結(jié)構(gòu)不可避免地會(huì)出現(xiàn)各種損傷，如腐蝕、裂紋、脫粘、孔洞等。這些損傷若不能及時(shí)被檢測(cè)和修復(fù)，隨著時(shí)間的推移，會(huì)逐漸積累和擴(kuò)展，最終可能導(dǎo)致板結(jié)構(gòu)的局部甚至整體失效，引發(fā)嚴(yán)重的安全事故，造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡。例如，飛機(jī)機(jī)翼板結(jié)構(gòu)出現(xiàn)裂紋，可能在飛行過(guò)程中引發(fā)機(jī)翼斷裂，導(dǎo)致機(jī)毀人亡的慘劇；船舶甲板板結(jié)構(gòu)的腐蝕穿孔，可能引發(fā)海水倒灌，威脅船舶的安全航行；汽車(chē)車(chē)身板結(jié)構(gòu)的損傷，可能降低車(chē)輛的安全性能，在碰撞時(shí)無(wú)法有效保護(hù)乘客；建筑樓板板結(jié)構(gòu)的損壞，可能導(dǎo)致樓板坍塌，危及建筑物內(nèi)人員的生命安全。因此，對(duì)板結(jié)構(gòu)中潛在的缺陷以及結(jié)構(gòu)的損傷狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確、高效的評(píng)價(jià)，具有至關(guān)重要的現(xiàn)實(shí)意義。超聲導(dǎo)波技術(shù)作為一種先進(jìn)的無(wú)損檢測(cè)方法，憑借其檢測(cè)效率高、檢測(cè)范圍大等顯著優(yōu)點(diǎn)，在板、管等波導(dǎo)結(jié)構(gòu)的大范圍缺陷檢測(cè)中展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，受到了廣泛的關(guān)注和深入的研究。其中，板結(jié)構(gòu)中傳播的超聲導(dǎo)波被稱(chēng)為蘭姆波，其在板結(jié)構(gòu)缺陷檢測(cè)方面具有諸多突出特性：一是蘭姆波在傳播過(guò)程中衰減較慢，能夠在較大范圍內(nèi)傳播，這使得一次檢測(cè)可以覆蓋較大的區(qū)域，提高檢測(cè)效率；二是蘭姆波對(duì)結(jié)構(gòu)中微小缺陷具有較高的敏感性，即使是非常細(xì)微的裂紋、孔洞等缺陷，也能引起蘭姆波傳播特性的變化，從而被檢測(cè)出來(lái)；三是蘭姆波檢測(cè)適用于各種惡劣環(huán)境，對(duì)于那些被隔離、難以直接接觸的區(qū)域，如飛機(jī)機(jī)翼內(nèi)部、船舶艙壁夾層等，蘭姆波檢測(cè)技術(shù)依然能夠發(fā)揮作用。目前，應(yīng)用于板結(jié)構(gòu)蘭姆波缺陷成像的方法主要分為兩類(lèi)。第一類(lèi)是需要基線(xiàn)信號(hào)的成像方法，該方法通過(guò)將檢測(cè)信號(hào)與預(yù)先獲取的無(wú)缺陷狀態(tài)下的基準(zhǔn)信號(hào)進(jìn)行相減，再依據(jù)橢圓、雙曲線(xiàn)等形狀的幾何關(guān)系來(lái)定位確定缺陷的準(zhǔn)確位置。然而，由于實(shí)際檢測(cè)系統(tǒng)通常處于自然環(huán)境中，溫度、濕度、壓力等環(huán)境因素的變化會(huì)引起信號(hào)的各種改變，導(dǎo)致基線(xiàn)相減法很容易產(chǎn)生誤報(bào)，降低了檢測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。第二類(lèi)是無(wú)需基線(xiàn)信號(hào)的成像方法，此類(lèi)方法改進(jìn)了第一類(lèi)成像方法中的不足，僅使用含缺陷信號(hào)就可對(duì)缺陷進(jìn)行成像。近幾年發(fā)展出的拓?fù)涮荻瘸上穹椒ㄊ瞧渲斜容^具有代表性的一種，該方法通過(guò)模擬無(wú)缺陷板結(jié)構(gòu)中導(dǎo)波的傳播獲得直接聲場(chǎng)，并將含缺陷信號(hào)經(jīng)過(guò)時(shí)間反轉(zhuǎn)后再激勵(lì)，獲取伴隨聲場(chǎng)，通過(guò)兩聲場(chǎng)相乘后在頻域進(jìn)行積分，實(shí)現(xiàn)了蘭姆波在缺陷位置的聚焦。但是，由于超聲導(dǎo)波存在多個(gè)模態(tài)，不同模態(tài)的導(dǎo)波在傳播過(guò)程中與缺陷的相互作用方式不同，使用該方法對(duì)缺陷進(jìn)行成像后，成像結(jié)果中往往會(huì)出現(xiàn)較多的偽像，導(dǎo)致信噪比較低，影響了對(duì)缺陷的準(zhǔn)確識(shí)別和定位。為了克服傳統(tǒng)蘭姆波拓?fù)涮荻瘸上穹椒ù嬖诘某上裥旁氡鹊偷葐?wèn)題，本研究提出了基于虛擬傳感板結(jié)構(gòu)蘭姆波拓?fù)涮荻葟?fù)合成像方法。通過(guò)引入虛擬傳感器，利用虛擬傳感器接收信號(hào)與實(shí)驗(yàn)接收信號(hào)構(gòu)成的混合數(shù)據(jù)集進(jìn)行拓?fù)涮荻瘸上?，并將多個(gè)模態(tài)的成像結(jié)果進(jìn)行融合，有望較大幅度提升拓?fù)涮荻瘸上窠Y(jié)果的信噪比，有效消除成像結(jié)果中的偽像，從而更準(zhǔn)確地確定板結(jié)構(gòu)中的缺陷信息。這對(duì)于提高板結(jié)構(gòu)缺陷檢測(cè)的精度和可靠性，保障板結(jié)構(gòu)在各個(gè)領(lǐng)域的安全、穩(wěn)定運(yùn)行具有重要的研究?jī)r(jià)值和實(shí)際應(yīng)用意義，能夠?yàn)楣I(yè)生產(chǎn)、工程建設(shè)等提供更加可靠的技術(shù)支持，減少因板結(jié)構(gòu)缺陷引發(fā)的安全事故和經(jīng)濟(jì)損失。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀蘭姆波作為一種在板結(jié)構(gòu)中傳播的超聲導(dǎo)波，其在缺陷檢測(cè)與成像領(lǐng)域的研究歷史悠久且成果豐碩。早在20世紀(jì)初，蘭姆波的理論基礎(chǔ)就已初步建立，為后續(xù)的應(yīng)用研究奠定了基石。隨著材料科學(xué)與工程技術(shù)的飛速發(fā)展，板結(jié)構(gòu)在航空航天、船舶制造、汽車(chē)工業(yè)等領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，對(duì)板結(jié)構(gòu)無(wú)損檢測(cè)技術(shù)的需求也愈發(fā)迫切，蘭姆波檢測(cè)技術(shù)因此受到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的高度關(guān)注，取得了一系列重要的研究成果。在國(guó)外，眾多科研團(tuán)隊(duì)和學(xué)者在蘭姆波檢測(cè)技術(shù)的理論研究與實(shí)際應(yīng)用方面開(kāi)展了深入探索。美國(guó)、英國(guó)、德國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家的研究機(jī)構(gòu)在蘭姆波的傳播特性、模態(tài)分析、缺陷相互作用機(jī)理等基礎(chǔ)理論研究上處于國(guó)際領(lǐng)先水平。例如，美國(guó)的一些研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)數(shù)值模擬與實(shí)驗(yàn)相結(jié)合的方法，深入研究了蘭姆波在復(fù)雜結(jié)構(gòu)和不同材料板中的傳播規(guī)律，揭示了蘭姆波與各種缺陷的相互作用機(jī)制，為缺陷檢測(cè)與成像提供了堅(jiān)實(shí)的理論依據(jù)。在實(shí)際應(yīng)用方面，國(guó)外已經(jīng)將蘭姆波檢測(cè)技術(shù)成功應(yīng)用于飛機(jī)機(jī)翼、機(jī)身等關(guān)鍵部件的無(wú)損檢測(cè)，通過(guò)定期檢測(cè)及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在缺陷，有效保障了飛機(jī)的飛行安全；在船舶制造領(lǐng)域，蘭姆波檢測(cè)技術(shù)也被用于船體結(jié)構(gòu)的檢測(cè)，能夠快速、準(zhǔn)確地檢測(cè)出船體板結(jié)構(gòu)中的裂紋、腐蝕等缺陷，提高了船舶的可靠性和安全性。在國(guó)內(nèi)，近年來(lái)隨著國(guó)家對(duì)高端裝備制造業(yè)和無(wú)損檢測(cè)技術(shù)的重視，蘭姆波檢測(cè)技術(shù)的研究也取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。眾多高校和科研機(jī)構(gòu)紛紛開(kāi)展相關(guān)研究，在蘭姆波的激發(fā)與接收技術(shù)、信號(hào)處理方法、成像算法等方面取得了一系列創(chuàng)新性成果。例如，一些高校研發(fā)了新型的超聲換能器，能夠更有效地激發(fā)和接收蘭姆波，提高了檢測(cè)的靈敏度和準(zhǔn)確性；在信號(hào)處理方面，國(guó)內(nèi)學(xué)者提出了多種先進(jìn)的算法，如小波變換、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解等，用于對(duì)蘭姆波信號(hào)進(jìn)行降噪、特征提取和模態(tài)分離，提高了信號(hào)的質(zhì)量和分析精度；在成像算法方面，國(guó)內(nèi)研究人員積極探索新的成像方法，如拓?fù)涮荻瘸上瘛⑾辔魂嚵谐上竦?，不斷提高蘭姆波成像的分辨率和可靠性。同時(shí)，國(guó)內(nèi)的一些企業(yè)也開(kāi)始將蘭姆波檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)中，如汽車(chē)制造、橋梁檢測(cè)等領(lǐng)域，取得了良好的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。拓?fù)涮荻瘸上穹椒ㄗ鳛樘m姆波缺陷成像領(lǐng)域的重要研究方向，近年來(lái)受到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。國(guó)外學(xué)者在拓?fù)涮荻瘸上穹椒ǖ睦碚撗芯亢退惴▋?yōu)化方面取得了顯著成果。他們通過(guò)深入研究蘭姆波的傳播特性和缺陷散射機(jī)理，建立了更加精確的拓?fù)涮荻瘸上衲Ｐ?，提高了成像的?zhǔn)確性和可靠性。例如，部分國(guó)外團(tuán)隊(duì)提出了基于多物理場(chǎng)耦合的拓?fù)涮荻瘸上穹椒?，考慮了溫度、應(yīng)力等因素對(duì)蘭姆波傳播的影響，進(jìn)一步完善了拓?fù)涮荻瘸上窭碚?。?guó)內(nèi)學(xué)者在拓?fù)涮荻瘸上穹椒ǖ难芯糠矫嬉踩〉昧酥匾M(jìn)展，他們結(jié)合國(guó)內(nèi)實(shí)際應(yīng)用需求，對(duì)拓?fù)涮荻瘸上袼惴ㄟM(jìn)行了改進(jìn)和優(yōu)化，提高了算法的效率和實(shí)用性。例如，有國(guó)內(nèi)研究團(tuán)隊(duì)提出了基于壓縮感知的拓?fù)涮荻瘸上穹椒?，在保證成像質(zhì)量的前提下，大大減少了數(shù)據(jù)采集量和計(jì)算量，提高了檢測(cè)效率。虛擬傳感技術(shù)作為一種新興的技術(shù)手段，在蘭姆波拓?fù)涮荻瘸上耦I(lǐng)域的應(yīng)用研究尚處于起步階段。國(guó)外一些研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)開(kāi)始嘗試將虛擬傳感技術(shù)引入蘭姆波檢測(cè)中，通過(guò)建立虛擬傳感器模型，利用數(shù)值模擬和信號(hào)處理技術(shù)獲取虛擬傳感器的響應(yīng)信號(hào)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)板結(jié)構(gòu)缺陷的更精確檢測(cè)和成像。例如，有研究團(tuán)隊(duì)利用有限元方法建立了板結(jié)構(gòu)的虛擬傳感器模型，通過(guò)模擬蘭姆波在板結(jié)構(gòu)中的傳播，獲取虛擬傳感器處的信號(hào)，與實(shí)際傳感器信號(hào)相結(jié)合，提高了拓?fù)涮荻瘸上竦姆直媛屎托旁氡?。?guó)內(nèi)學(xué)者也在積極探索虛擬傳感技術(shù)在蘭姆波拓?fù)涮荻瘸上裰械膽?yīng)用，一些研究成果已經(jīng)初步展示了虛擬傳感技術(shù)在提高成像質(zhì)量和檢測(cè)精度方面的潛力。例如，國(guó)內(nèi)某研究小組提出了一種基于虛擬傳感器陣列的蘭姆波拓?fù)涮荻瘸上穹椒?，通過(guò)合理布置虛擬傳感器，增加了信號(hào)的多樣性和信息量，有效改善了成像結(jié)果中的偽像問(wèn)題，提高了成像的可靠性。盡管?chē)?guó)內(nèi)外在蘭姆波拓?fù)涮荻瘸上窦夹g(shù)以及虛擬傳感技術(shù)的應(yīng)用研究方面取得了一定的成果，但目前仍存在一些問(wèn)題亟待解決。在拓?fù)涮荻瘸上穹矫?，由于蘭姆波存在多個(gè)模態(tài)，不同模態(tài)的蘭姆波在傳播過(guò)程中與缺陷的相互作用方式不同，導(dǎo)致成像結(jié)果中容易出現(xiàn)較多的偽像，信噪比較低，影響了對(duì)缺陷的準(zhǔn)確識(shí)別和定位。此外，拓?fù)涮荻瘸上袼惴ǖ挠?jì)算復(fù)雜度較高，對(duì)計(jì)算資源的要求較大，限制了其在實(shí)際工程中的應(yīng)用。在虛擬傳感技術(shù)應(yīng)用方面，虛擬傳感器模型的建立還不夠完善，對(duì)實(shí)際檢測(cè)環(huán)境和板結(jié)構(gòu)特性的考慮不夠全面，導(dǎo)致虛擬傳感器信號(hào)與實(shí)際信號(hào)之間存在一定的誤差，影響了成像結(jié)果的準(zhǔn)確性。同時(shí)，虛擬傳感技術(shù)與拓?fù)涮荻瘸上穹椒ǖ娜诤线€需要進(jìn)一步深入研究，以充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢(shì)，提高檢測(cè)和成像的效果。未來(lái)，蘭姆波拓?fù)涮荻瘸上窦夹g(shù)的發(fā)展方向?qū)⒅饕性谝韵聨讉€(gè)方面：一是進(jìn)一步深入研究蘭姆波的多模態(tài)傳播特性和缺陷散射機(jī)理，開(kāi)發(fā)更加有效的模態(tài)分離和偽像抑制算法，提高成像的信噪比和分辨率；二是結(jié)合人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等新興技術(shù)，對(duì)拓?fù)涮荻瘸上袼惴ㄟM(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，降低計(jì)算復(fù)雜度，提高算法的智能化水平和適應(yīng)性；三是完善虛擬傳感器模型，充分考慮實(shí)際檢測(cè)環(huán)境和板結(jié)構(gòu)特性的影響，提高虛擬傳感器信號(hào)的準(zhǔn)確性和可靠性；四是加強(qiáng)虛擬傳感技術(shù)與拓?fù)涮荻瘸上穹椒ǖ纳疃热诤?，探索新的成像模式和檢測(cè)策略，實(shí)現(xiàn)對(duì)板結(jié)構(gòu)缺陷的更高效、更精確的檢測(cè)和成像。二、相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1蘭姆波基本理論2.1.1蘭姆波的傳播特性蘭姆波作為在板狀結(jié)構(gòu)中傳播的超聲導(dǎo)波，其傳播特性與板的材料屬性、幾何尺寸以及激勵(lì)頻率緊密相關(guān)。在各向同性的均勻薄板中，蘭姆波的傳播遵循瑞利-蘭姆（Rayleigh-Lamb）方程。這個(gè)方程從理論層面深刻地揭示了蘭姆波的傳播速度、頻率以及板厚之間存在的復(fù)雜數(shù)學(xué)關(guān)系。蘭姆波存在著多種傳播模態(tài)，其中較為常見(jiàn)且具有代表性的是對(duì)稱(chēng)模態(tài)（S模式）和反對(duì)稱(chēng)模態(tài)（A模式）。以航空航天領(lǐng)域中常用的鋁合金薄板為例，在較低的激勵(lì)頻率下，S0模態(tài)和A0模態(tài)的傳播特性表現(xiàn)出顯著差異。S0模態(tài)，又被稱(chēng)為對(duì)稱(chēng)的縱向板波，其質(zhì)點(diǎn)振動(dòng)主要集中在板的厚度方向，傳播速度相對(duì)較快；A0模態(tài)，即反對(duì)稱(chēng)的彎曲板波，質(zhì)點(diǎn)振動(dòng)呈現(xiàn)出上下交替的彎曲形式，傳播速度相對(duì)較慢。在實(shí)際檢測(cè)飛機(jī)機(jī)翼的板結(jié)構(gòu)時(shí)，當(dāng)激勵(lì)頻率為50kHz，板厚為2mm的鋁合金板中，S0模態(tài)的傳播速度約為5000m/s，而A0模態(tài)的傳播速度大約在1000m/s左右。這種傳播速度的差異，使得在接收信號(hào)時(shí)，不同模態(tài)的蘭姆波會(huì)在不同的時(shí)間到達(dá)接收點(diǎn)，從而形成獨(dú)特的波形特征。蘭姆波還具有明顯的頻散特性，這意味著不同頻率成分的蘭姆波在傳播過(guò)程中會(huì)以不同的速度傳播。這種頻散特性會(huì)導(dǎo)致蘭姆波在傳播一定距離后，其波形發(fā)生畸變。例如，在船舶制造中使用的鋼板結(jié)構(gòu)，當(dāng)激勵(lì)信號(hào)包含多個(gè)頻率成分時(shí)，隨著傳播距離的增加，高頻成分的蘭姆波傳播速度較快，會(huì)逐漸領(lǐng)先于低頻成分，使得原本的脈沖信號(hào)在傳播過(guò)程中逐漸展寬，波形變得復(fù)雜。在實(shí)際檢測(cè)中，這種頻散特性會(huì)增加對(duì)缺陷檢測(cè)和信號(hào)分析的難度，需要采用專(zhuān)門(mén)的信號(hào)處理方法來(lái)對(duì)不同頻率成分的蘭姆波進(jìn)行分離和分析，以準(zhǔn)確獲取缺陷信息。蘭姆波在傳播過(guò)程中還會(huì)發(fā)生衰減現(xiàn)象，其衰減主要由材料的內(nèi)摩擦、熱傳導(dǎo)以及波的散射等因素引起。材料的內(nèi)摩擦使得蘭姆波在傳播過(guò)程中不斷消耗能量，從而導(dǎo)致振幅逐漸減??；熱傳導(dǎo)會(huì)使波的能量以熱量的形式散失，進(jìn)一步加劇了衰減；而波的散射則是當(dāng)蘭姆波遇到板中的不均勻性、缺陷或邊界時(shí)，部分能量會(huì)向不同方向散射，使得傳播方向上的能量減少。在汽車(chē)車(chē)身板結(jié)構(gòu)的檢測(cè)中，由于板的材料特性和制造工藝的差異，蘭姆波的衰減程度也會(huì)有所不同。對(duì)于一些高強(qiáng)度合金鋼制成的車(chē)身板，其內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，蘭姆波在其中傳播時(shí)的衰減相對(duì)較大，這就要求在檢測(cè)時(shí)選擇合適的激勵(lì)強(qiáng)度和檢測(cè)距離，以確保能夠接收到足夠強(qiáng)度的信號(hào)，準(zhǔn)確檢測(cè)出板結(jié)構(gòu)中的缺陷。2.1.2蘭姆波與缺陷的相互作用機(jī)制當(dāng)蘭姆波在板結(jié)構(gòu)中傳播遇到缺陷時(shí)，會(huì)發(fā)生一系列復(fù)雜的物理現(xiàn)象，其中主要包括反射、散射和模式轉(zhuǎn)換。這些現(xiàn)象與缺陷的類(lèi)型、大小、位置以及蘭姆波的傳播模態(tài)密切相關(guān)，深入研究它們之間的關(guān)系對(duì)于準(zhǔn)確檢測(cè)和識(shí)別缺陷具有至關(guān)重要的意義。對(duì)于不同類(lèi)型的缺陷，蘭姆波的響應(yīng)表現(xiàn)出明顯的差異。以裂紋缺陷為例，由于裂紋的存在破壞了板結(jié)構(gòu)的連續(xù)性，蘭姆波在遇到裂紋時(shí)，一部分能量會(huì)被反射回來(lái)，形成反射波；另一部分能量則會(huì)繞過(guò)裂紋繼續(xù)傳播，但傳播方向會(huì)發(fā)生改變，產(chǎn)生散射波。而且，裂紋的深度和長(zhǎng)度對(duì)蘭姆波的反射和散射特性有著顯著影響。當(dāng)裂紋深度較深時(shí)，反射波的能量相對(duì)較強(qiáng)，在接收信號(hào)中會(huì)表現(xiàn)出明顯的反射波峰；當(dāng)裂紋長(zhǎng)度較長(zhǎng)時(shí)，散射波的分布范圍會(huì)更廣，導(dǎo)致接收信號(hào)的波形更加復(fù)雜。在航空發(fā)動(dòng)機(jī)葉片的板結(jié)構(gòu)檢測(cè)中，通過(guò)分析蘭姆波與裂紋缺陷相互作用產(chǎn)生的反射波和散射波的特征，可以準(zhǔn)確判斷裂紋的深度和長(zhǎng)度，為葉片的維修和更換提供重要依據(jù)。對(duì)于孔洞缺陷，蘭姆波在傳播過(guò)程中遇到孔洞時(shí)，會(huì)在孔洞邊緣發(fā)生散射，使得波的傳播方向發(fā)生改變，能量向四周擴(kuò)散。孔洞的大小和形狀也會(huì)對(duì)蘭姆波的散射特性產(chǎn)生影響。較小的孔洞對(duì)蘭姆波的散射作用相對(duì)較弱，接收信號(hào)的變化可能不太明顯；而較大的孔洞則會(huì)引起較強(qiáng)的散射，導(dǎo)致接收信號(hào)的幅值明顯下降，波形發(fā)生較大畸變。在建筑工程中，混凝土板結(jié)構(gòu)中可能存在的孔洞缺陷，通過(guò)檢測(cè)蘭姆波與孔洞相互作用后的信號(hào)變化，可以評(píng)估孔洞的大小和位置，保障混凝土板結(jié)構(gòu)的質(zhì)量和安全性。缺陷的位置也會(huì)對(duì)蘭姆波的傳播產(chǎn)生重要影響。當(dāng)缺陷位于蘭姆波的傳播路徑上時(shí)，蘭姆波會(huì)直接與缺陷相互作用，產(chǎn)生明顯的反射和散射信號(hào)；而當(dāng)缺陷位于傳播路徑的附近時(shí)，雖然蘭姆波不會(huì)直接撞擊缺陷，但由于波的衍射作用，仍會(huì)受到一定程度的影響，導(dǎo)致接收信號(hào)的相位和幅值發(fā)生變化。在船舶艙壁板結(jié)構(gòu)的檢測(cè)中，準(zhǔn)確確定缺陷的位置對(duì)于評(píng)估艙壁的結(jié)構(gòu)完整性至關(guān)重要。通過(guò)布置多個(gè)傳感器，接收不同位置處的蘭姆波信號(hào)，利用信號(hào)的相位差和幅值變化等信息，可以精確計(jì)算出缺陷的位置，為船舶的維修和保養(yǎng)提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。不同傳播模態(tài)的蘭姆波與缺陷的相互作用方式也有所不同。S模式蘭姆波由于其質(zhì)點(diǎn)振動(dòng)主要在板的厚度方向，對(duì)厚度方向上的缺陷較為敏感；而A模式蘭姆波的質(zhì)點(diǎn)振動(dòng)呈彎曲形式，對(duì)表面和近表面的缺陷更為敏感。在實(shí)際檢測(cè)中，充分利用不同模態(tài)蘭姆波的這一特性，可以更全面地檢測(cè)出板結(jié)構(gòu)中的各種缺陷。例如，在檢測(cè)飛機(jī)機(jī)身板結(jié)構(gòu)時(shí)，同時(shí)激發(fā)S模式和A模式蘭姆波，通過(guò)分析兩種模態(tài)蘭姆波與缺陷相互作用產(chǎn)生的信號(hào)特征，可以有效地檢測(cè)出機(jī)身板結(jié)構(gòu)中不同位置和類(lèi)型的缺陷，提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。2.2拓?fù)涮荻瘸上裨?.2.1直接聲場(chǎng)與伴隨聲場(chǎng)的獲取拓?fù)涮荻瘸上穹椒ㄗ鳛樘m姆波無(wú)損檢測(cè)領(lǐng)域的重要技術(shù)，其原理基于對(duì)直接聲場(chǎng)與伴隨聲場(chǎng)的巧妙運(yùn)用。在實(shí)際應(yīng)用中，以航空航天領(lǐng)域的飛機(jī)機(jī)翼板結(jié)構(gòu)檢測(cè)為例，首先，通過(guò)有限元模擬等數(shù)值計(jì)算方法，對(duì)無(wú)缺陷的飛機(jī)機(jī)翼板結(jié)構(gòu)中蘭姆波的傳播進(jìn)行精確模擬。在模擬過(guò)程中，設(shè)定合適的邊界條件和材料參數(shù)，如機(jī)翼板的鋁合金材料特性、厚度等，以確保模擬結(jié)果的準(zhǔn)確性。通過(guò)這種模擬，可以獲取蘭姆波在無(wú)缺陷板結(jié)構(gòu)中傳播的直接聲場(chǎng)。該直接聲場(chǎng)包含了蘭姆波在理想狀態(tài)下的傳播特性信息，如傳播速度、波形等。同時(shí)，為了獲取伴隨聲場(chǎng)，需要對(duì)實(shí)際檢測(cè)中含有缺陷的板結(jié)構(gòu)進(jìn)行信號(hào)采集。當(dāng)蘭姆波在含有缺陷的飛機(jī)機(jī)翼板結(jié)構(gòu)中傳播時(shí)，會(huì)與缺陷發(fā)生相互作用，產(chǎn)生反射、散射等現(xiàn)象，這些現(xiàn)象會(huì)導(dǎo)致接收信號(hào)的變化。將采集到的含缺陷信號(hào)進(jìn)行時(shí)間反轉(zhuǎn)處理，即將信號(hào)的時(shí)間順序顛倒。然后，把時(shí)間反轉(zhuǎn)后的信號(hào)作為激勵(lì)源，再次作用于無(wú)缺陷的板結(jié)構(gòu)模型。在這個(gè)過(guò)程中，通過(guò)數(shù)值模擬計(jì)算，可以得到蘭姆波在這種特殊激勵(lì)下的傳播聲場(chǎng)，即伴隨聲場(chǎng)。伴隨聲場(chǎng)中包含了缺陷對(duì)蘭姆波傳播產(chǎn)生影響的信息，與直接聲場(chǎng)相互補(bǔ)充，為后續(xù)的成像分析提供了關(guān)鍵數(shù)據(jù)。2.2.2拓?fù)涮荻瘸上竦膶?shí)現(xiàn)過(guò)程在獲得直接聲場(chǎng)和伴隨聲場(chǎng)后，拓?fù)涮荻瘸上竦膶?shí)現(xiàn)過(guò)程主要通過(guò)對(duì)兩聲場(chǎng)的進(jìn)一步處理和分析來(lái)完成。以船舶甲板板結(jié)構(gòu)的檢測(cè)為例，將直接聲場(chǎng)與伴隨聲場(chǎng)在時(shí)域中對(duì)應(yīng)點(diǎn)的信號(hào)進(jìn)行相乘操作。由于直接聲場(chǎng)反映了蘭姆波在無(wú)缺陷狀態(tài)下的傳播信息，而伴隨聲場(chǎng)包含了缺陷對(duì)蘭姆波傳播的影響信息，兩者相乘后，在缺陷位置處的信號(hào)會(huì)產(chǎn)生明顯的變化，這種變化包含了缺陷的位置、大小等重要信息。接著，將相乘后的信號(hào)轉(zhuǎn)換到頻域進(jìn)行積分處理。通過(guò)傅里葉變換等數(shù)學(xué)方法，將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào)，然后在頻域內(nèi)對(duì)信號(hào)進(jìn)行積分運(yùn)算。在積分過(guò)程中，不同頻率成分的信號(hào)會(huì)根據(jù)其在缺陷位置處的貢獻(xiàn)程度進(jìn)行累加。由于缺陷對(duì)不同頻率的蘭姆波影響不同，通過(guò)積分可以突出缺陷對(duì)蘭姆波傳播產(chǎn)生的特征信號(hào)，實(shí)現(xiàn)蘭姆波在缺陷位置的聚焦成像。在實(shí)際成像過(guò)程中，會(huì)得到一個(gè)二維或三維的圖像，圖像中的亮度或顏色分布表示了蘭姆波在不同位置處的聚焦程度。聚焦程度高的區(qū)域，即圖像中亮度較高或顏色較深的部分，對(duì)應(yīng)著板結(jié)構(gòu)中可能存在缺陷的位置。通過(guò)對(duì)成像結(jié)果的分析，可以直觀地確定缺陷的位置和大致形狀，為后續(xù)的維修和處理提供重要依據(jù)。2.3虛擬傳感技術(shù)原理2.3.1虛擬傳感器的概念與特性虛擬傳感器，作為一種區(qū)別于傳統(tǒng)物理傳感器的新型傳感技術(shù)，其實(shí)質(zhì)是一個(gè)基于軟件的系統(tǒng)，它通過(guò)運(yùn)用數(shù)學(xué)模型、數(shù)據(jù)分析算法以及信號(hào)處理技術(shù)，從已有的測(cè)量數(shù)據(jù)中推斷出所需的物理量或狀態(tài)信息。虛擬傳感器并非直接對(duì)目標(biāo)物理量進(jìn)行測(cè)量，而是借助于其他相關(guān)物理量的測(cè)量數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)一系列復(fù)雜的計(jì)算和分析，從而間接獲取目標(biāo)物理量的估計(jì)值。虛擬傳感器具有一系列獨(dú)特的特性，這些特性使其在眾多領(lǐng)域中展現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢(shì)。在一些對(duì)檢測(cè)精度要求極高的電子設(shè)備制造過(guò)程中，傳統(tǒng)物理傳感器由于受到自身精度限制以及環(huán)境因素的干擾，往往難以滿(mǎn)足高精度檢測(cè)的需求。而虛擬傳感器可以通過(guò)融合多個(gè)低精度物理傳感器的數(shù)據(jù)，并運(yùn)用先進(jìn)的算法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和優(yōu)化，從而獲得比單個(gè)物理傳感器更高精度的測(cè)量結(jié)果，有效提升檢測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。虛擬傳感器還具有出色的靈活性和可擴(kuò)展性。以智能建筑系統(tǒng)為例，隨著建筑功能的不斷變化和升級(jí)，可能需要隨時(shí)增加對(duì)新的物理量的監(jiān)測(cè)，如室內(nèi)空氣質(zhì)量參數(shù)、人員流動(dòng)密度等。如果使用傳統(tǒng)物理傳感器，就需要重新安裝和布線(xiàn)，不僅成本高昂，而且實(shí)施難度較大。而虛擬傳感器只需通過(guò)軟件編程和算法調(diào)整，就可以輕松實(shí)現(xiàn)對(duì)新物理量的監(jiān)測(cè)和估計(jì)，無(wú)需對(duì)硬件進(jìn)行大規(guī)模改動(dòng)，大大提高了系統(tǒng)的適應(yīng)性和可擴(kuò)展性。在一些特殊的應(yīng)用場(chǎng)景中，如航空航天、深海探測(cè)等領(lǐng)域，由于環(huán)境條件極其惡劣，傳統(tǒng)物理傳感器的安裝和維護(hù)面臨巨大的挑戰(zhàn)，甚至無(wú)法正常工作。虛擬傳感器則可以利用現(xiàn)有的測(cè)量數(shù)據(jù)和系統(tǒng)模型，對(duì)難以直接測(cè)量的物理量進(jìn)行估計(jì)，從而克服物理傳感器安裝位置受限和環(huán)境適應(yīng)性差的問(wèn)題。在航天器的飛行過(guò)程中，由于太空環(huán)境的復(fù)雜性，某些物理量的直接測(cè)量十分困難，虛擬傳感器可以通過(guò)分析其他可測(cè)量的參數(shù)，如航天器的姿態(tài)、速度等，來(lái)間接推斷出這些難以測(cè)量的物理量，為航天器的飛行控制和故障診斷提供重要的數(shù)據(jù)支持。從成本角度來(lái)看，虛擬傳感器具有顯著的成本優(yōu)勢(shì)。在工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)線(xiàn)中，安裝大量的物理傳感器不僅需要高昂的采購(gòu)成本，還需要花費(fèi)大量的人力和物力進(jìn)行安裝、調(diào)試和維護(hù)。而虛擬傳感器只需借助現(xiàn)有的硬件設(shè)備和軟件算法，就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)多個(gè)物理量的監(jiān)測(cè)和估計(jì)，大大降低了硬件設(shè)備的采購(gòu)成本和維護(hù)成本。此外，虛擬傳感器還可以通過(guò)優(yōu)化算法和數(shù)據(jù)處理流程，提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本，為企業(yè)帶來(lái)更大的經(jīng)濟(jì)效益。2.3.2虛擬傳感器在板結(jié)構(gòu)檢測(cè)中的應(yīng)用原理在板結(jié)構(gòu)檢測(cè)領(lǐng)域，虛擬傳感器的應(yīng)用原理基于對(duì)板結(jié)構(gòu)中蘭姆波傳播特性的深入理解和對(duì)現(xiàn)有測(cè)量數(shù)據(jù)的有效利用。以航空航天領(lǐng)域的飛機(jī)機(jī)翼板結(jié)構(gòu)檢測(cè)為例，首先，需要建立精確的板結(jié)構(gòu)模型，該模型應(yīng)充分考慮板的材料屬性、幾何尺寸以及邊界條件等因素。通過(guò)有限元分析等數(shù)值模擬方法，對(duì)蘭姆波在板結(jié)構(gòu)中的傳播過(guò)程進(jìn)行模擬，獲取蘭姆波在不同位置和時(shí)刻的傳播特性信息，如傳播速度、波形、相位等。在實(shí)際檢測(cè)過(guò)程中，在板結(jié)構(gòu)表面布置一定數(shù)量的物理傳感器，用于采集蘭姆波傳播過(guò)程中的實(shí)際信號(hào)。這些物理傳感器可以接收蘭姆波傳播過(guò)程中遇到缺陷時(shí)產(chǎn)生的反射波、散射波等信號(hào)，這些信號(hào)包含了板結(jié)構(gòu)中缺陷的位置、大小和形狀等重要信息。將物理傳感器采集到的信號(hào)與通過(guò)數(shù)值模擬得到的虛擬傳感器信號(hào)進(jìn)行融合處理。通過(guò)數(shù)據(jù)融合算法，充分利用物理傳感器信號(hào)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性以及虛擬傳感器信號(hào)的全面性和預(yù)測(cè)性，提高對(duì)板結(jié)構(gòu)中缺陷信息的提取精度和可靠性。例如，可以采用卡爾曼濾波算法對(duì)物理傳感器信號(hào)和虛擬傳感器信號(hào)進(jìn)行融合，通過(guò)不斷更新和優(yōu)化估計(jì)值，使融合后的信號(hào)更能準(zhǔn)確反映板結(jié)構(gòu)中缺陷的真實(shí)情況。在數(shù)據(jù)融合的基礎(chǔ)上，利用虛擬傳感器的算法對(duì)板結(jié)構(gòu)中的缺陷進(jìn)行定位和評(píng)估。通過(guò)分析融合后信號(hào)的特征，如信號(hào)的幅值變化、相位差異、頻率成分等，結(jié)合蘭姆波與缺陷相互作用的理論模型，確定缺陷在板結(jié)構(gòu)中的位置、大小和形狀等參數(shù)。在實(shí)際應(yīng)用中，可以采用基于模式識(shí)別的算法，將融合后信號(hào)的特征與預(yù)先建立的缺陷特征庫(kù)進(jìn)行比對(duì)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)缺陷的準(zhǔn)確識(shí)別和分類(lèi)。例如，對(duì)于裂紋缺陷和孔洞缺陷，它們與蘭姆波相互作用產(chǎn)生的信號(hào)特征具有明顯的差異，通過(guò)模式識(shí)別算法可以準(zhǔn)確地區(qū)分這兩種缺陷，并對(duì)其進(jìn)行相應(yīng)的評(píng)估和處理。三、虛擬傳感板結(jié)構(gòu)蘭姆波拓?fù)涮荻葟?fù)合成像方法3.1實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)采集3.1.1實(shí)驗(yàn)裝置搭建本實(shí)驗(yàn)的核心目的是對(duì)板結(jié)構(gòu)進(jìn)行高精度的缺陷檢測(cè)，實(shí)驗(yàn)裝置的搭建是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的基礎(chǔ)。選用一塊尺寸為500mm×500mm×3mm的各向同性鋁板作為待測(cè)試件，該鋁板在工業(yè)領(lǐng)域中具有廣泛的應(yīng)用，其材質(zhì)特性穩(wěn)定，能夠?yàn)閷?shí)驗(yàn)提供可靠的測(cè)試基礎(chǔ)。在鋁板表面，精心布置了由16個(gè)陣元組成的線(xiàn)陣列超聲換能器。每個(gè)陣元的尺寸為5mm×5mm，陣元之間的間距設(shè)置為10mm。這樣的布局能夠有效地激發(fā)和接收蘭姆波，確保檢測(cè)的全面性和準(zhǔn)確性。線(xiàn)陣列超聲換能器的主要作用是將電信號(hào)轉(zhuǎn)換為超聲信號(hào)，并將接收到的超聲信號(hào)轉(zhuǎn)換回電信號(hào)，實(shí)現(xiàn)信號(hào)的有效傳輸和處理。信號(hào)采集設(shè)備采用高性能的數(shù)字示波器，其采樣頻率高達(dá)100MHz，能夠準(zhǔn)確地捕捉到蘭姆波信號(hào)的細(xì)微變化。同時(shí)，配備了功能強(qiáng)大的信號(hào)發(fā)生器，用于產(chǎn)生特定頻率和幅值的激勵(lì)信號(hào)，以激發(fā)蘭姆波在鋁板中的傳播。信號(hào)發(fā)生器可以精確地調(diào)節(jié)激勵(lì)信號(hào)的頻率、相位和幅值等參數(shù)，滿(mǎn)足不同實(shí)驗(yàn)條件下的需求。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，通過(guò)計(jì)算機(jī)控制信號(hào)發(fā)生器和數(shù)字示波器，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的數(shù)據(jù)采集和處理，提高實(shí)驗(yàn)效率和數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。為了模擬實(shí)際應(yīng)用中可能出現(xiàn)的缺陷情況，在鋁板上人工制造了不同類(lèi)型和尺寸的缺陷。例如，采用電火花加工技術(shù)在鋁板上制作了長(zhǎng)度為10mm、深度為1mm的裂紋缺陷，以及直徑為5mm的圓形孔洞缺陷。這些缺陷的設(shè)置能夠有效地驗(yàn)證所提出的成像方法的有效性和準(zhǔn)確性，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和算法優(yōu)化提供了真實(shí)可靠的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)裝置的搭建還考慮了環(huán)境因素對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響。為了減少外界噪聲的干擾，實(shí)驗(yàn)在一個(gè)相對(duì)安靜的實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中進(jìn)行，并對(duì)實(shí)驗(yàn)設(shè)備進(jìn)行了屏蔽處理。同時(shí)，通過(guò)控制實(shí)驗(yàn)室的溫度和濕度，確保實(shí)驗(yàn)條件的穩(wěn)定性，避免環(huán)境因素對(duì)蘭姆波傳播特性的影響，從而保證實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性和重復(fù)性。3.1.2數(shù)據(jù)采集方法采用一發(fā)一收的方式進(jìn)行超聲導(dǎo)波實(shí)驗(yàn)，這是一種常用且有效的數(shù)據(jù)采集方式，能夠獲取豐富的蘭姆波信號(hào)信息。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，16個(gè)陣元中的任意一個(gè)陣元被選定為激勵(lì)陣元，其余15個(gè)陣元?jiǎng)t作為接收陣元。激勵(lì)陣元在信號(hào)發(fā)生器的驅(qū)動(dòng)下，發(fā)出中心頻率為100kHz的5周期漢寧窗調(diào)制的余弦信號(hào)。這個(gè)特定的信號(hào)形式能夠有效地激發(fā)蘭姆波在鋁板中的傳播，并具有良好的頻譜特性，便于后續(xù)的信號(hào)分析和處理。當(dāng)激勵(lì)陣元發(fā)出超聲信號(hào)后，蘭姆波在鋁板中傳播，并與鋁板中的缺陷發(fā)生相互作用。接收陣元?jiǎng)t負(fù)責(zé)接收經(jīng)過(guò)缺陷散射和反射后的蘭姆波信號(hào)，并將其轉(zhuǎn)換為電信號(hào)傳輸給數(shù)字示波器。在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，需要對(duì)采集到的信號(hào)進(jìn)行嚴(yán)格的質(zhì)量控制，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。具體來(lái)說(shuō)，每個(gè)陣元組合采集100組數(shù)據(jù)，以減少隨機(jī)噪聲對(duì)信號(hào)的影響。通過(guò)多次采集相同條件下的數(shù)據(jù)，并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，可以有效地提高信號(hào)的信噪比，增強(qiáng)信號(hào)的穩(wěn)定性。為了保證采集到的信號(hào)具有較高的質(zhì)量，還需要注意以下事項(xiàng)：一是確保超聲換能器與鋁板表面緊密耦合，以減少信號(hào)的衰減和失真。在實(shí)際操作中，使用專(zhuān)用的耦合劑涂抹在換能器和鋁板表面之間，確保兩者之間的良好接觸，提高信號(hào)的傳輸效率；二是合理設(shè)置信號(hào)發(fā)生器和數(shù)字示波器的參數(shù)，根據(jù)實(shí)驗(yàn)需求和信號(hào)特點(diǎn)，調(diào)整激勵(lì)信號(hào)的頻率、幅值和采樣頻率等參數(shù)，以獲取最佳的信號(hào)采集效果；三是在采集數(shù)據(jù)前，對(duì)實(shí)驗(yàn)裝置進(jìn)行全面的校準(zhǔn)和測(cè)試，確保設(shè)備的正常運(yùn)行和數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。通過(guò)對(duì)信號(hào)發(fā)生器、數(shù)字示波器和超聲換能器等設(shè)備進(jìn)行校準(zhǔn)，消除設(shè)備本身的誤差，提高實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性。在數(shù)據(jù)采集完成后，將采集到的信號(hào)存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)中，以便后續(xù)進(jìn)行信號(hào)處理和分析。為了便于管理和分析，對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行了分類(lèi)和標(biāo)記，記錄了每個(gè)信號(hào)對(duì)應(yīng)的激勵(lì)陣元、接收陣元以及采集時(shí)間等信息。這些詳細(xì)的記錄為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和分析提供了重要的依據(jù)，能夠幫助研究人員更好地理解信號(hào)的特性和缺陷的信息。3.2信號(hào)處理與模態(tài)分離3.2.1回波信號(hào)預(yù)處理在蘭姆波檢測(cè)過(guò)程中，從傳感器接收到的回波信號(hào)往往受到多種噪聲的干擾，這些噪聲會(huì)嚴(yán)重影響信號(hào)的質(zhì)量，降低缺陷檢測(cè)的準(zhǔn)確性。為了提高信號(hào)質(zhì)量，需要對(duì)采集到的回波信號(hào)進(jìn)行濾波、降噪等預(yù)處理操作。在實(shí)際應(yīng)用中，濾波是常用的預(yù)處理方法之一。以航空航天領(lǐng)域飛機(jī)機(jī)翼板結(jié)構(gòu)的蘭姆波檢測(cè)為例，由于檢測(cè)環(huán)境中存在各種電磁干擾和機(jī)械振動(dòng)噪聲，這些噪聲的頻率范圍較寬，會(huì)與蘭姆波信號(hào)混疊在一起。采用帶通濾波技術(shù)，可以根據(jù)蘭姆波信號(hào)的頻率特性，設(shè)計(jì)合適的帶通濾波器，只允許特定頻率范圍內(nèi)的蘭姆波信號(hào)通過(guò)，有效地濾除高頻噪聲和低頻噪聲。例如，對(duì)于中心頻率為100kHz的蘭姆波信號(hào)，可以設(shè)計(jì)一個(gè)通帶范圍為90kHz-110kHz的帶通濾波器，這樣可以大大減少其他頻率噪聲對(duì)蘭姆波信號(hào)的影響。降噪也是回波信號(hào)預(yù)處理的關(guān)鍵步驟。在船舶甲板板結(jié)構(gòu)的檢測(cè)中，由于船舶在航行過(guò)程中會(huì)受到海浪、海風(fēng)等環(huán)境因素的影響，采集到的蘭姆波信號(hào)可能會(huì)包含大量的隨機(jī)噪聲。采用小波降噪方法，可以充分利用小波變換的多分辨率分析特性，將信號(hào)分解到不同的尺度上，然后根據(jù)噪聲和信號(hào)在不同尺度上的特性差異，對(duì)噪聲所在的尺度進(jìn)行閾值處理，去除噪聲分量，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)蘭姆波信號(hào)的降噪。具體來(lái)說(shuō)，首先對(duì)回波信號(hào)進(jìn)行小波分解，得到不同尺度下的小波系數(shù)，對(duì)于高頻尺度下的小波系數(shù)，由于噪聲主要集中在這些尺度上，可以設(shè)置合適的閾值，將小于閾值的小波系數(shù)置為零，然后再通過(guò)小波重構(gòu)，得到降噪后的蘭姆波信號(hào)。通過(guò)這種方法，可以有效地去除信號(hào)中的隨機(jī)噪聲，提高信號(hào)的信噪比，為后續(xù)的信號(hào)分析和處理提供更可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。3.2.2模態(tài)分離算法由于蘭姆波存在多個(gè)模態(tài)，不同模態(tài)的蘭姆波在傳播過(guò)程中與缺陷的相互作用方式不同，因此需要采用特定的算法對(duì)預(yù)處理后的信號(hào)進(jìn)行模態(tài)分離，以獲取S0、A0等單模態(tài)接收信號(hào)。在實(shí)際應(yīng)用中，基于二維傅里葉變換（2D-FFT）的模態(tài)分離算法是一種常用的方法。以汽車(chē)車(chē)身板結(jié)構(gòu)的蘭姆波檢測(cè)為例，首先對(duì)采集到的包含多個(gè)模態(tài)的蘭姆波信號(hào)進(jìn)行空間采樣，得到信號(hào)在空間和時(shí)間上的離散數(shù)據(jù)。然后，對(duì)這些離散數(shù)據(jù)進(jìn)行二維傅里葉變換，將信號(hào)從時(shí)空域轉(zhuǎn)換到波數(shù)-頻率域。在波數(shù)-頻率域中，不同模態(tài)的蘭姆波具有不同的波數(shù)和頻率特性，呈現(xiàn)出不同的能量分布。通過(guò)分析這些能量分布，可以確定不同模態(tài)蘭姆波的波數(shù)和頻率范圍。例如，S0模態(tài)蘭姆波在波數(shù)-頻率域中具有特定的能量分布區(qū)域，其波數(shù)和頻率之間存在一定的關(guān)系；A0模態(tài)蘭姆波的能量分布區(qū)域則與S0模態(tài)不同。根據(jù)這些特性，可以設(shè)計(jì)合適的濾波器，在波數(shù)-頻率域中對(duì)不同模態(tài)的蘭姆波進(jìn)行分離。具體來(lái)說(shuō)，對(duì)于S0模態(tài)蘭姆波，可以設(shè)計(jì)一個(gè)濾波器，只允許S0模態(tài)對(duì)應(yīng)的波數(shù)和頻率范圍內(nèi)的信號(hào)通過(guò)，而濾除其他模態(tài)的信號(hào)；同樣，對(duì)于A0模態(tài)蘭姆波，也可以設(shè)計(jì)相應(yīng)的濾波器進(jìn)行分離。最后，對(duì)分離后的信號(hào)進(jìn)行二維傅里葉逆變換，將信號(hào)從波數(shù)-頻率域轉(zhuǎn)換回時(shí)空域，得到S0、A0等單模態(tài)接收信號(hào)。通過(guò)這種基于二維傅里葉變換的模態(tài)分離算法，可以有效地將不同模態(tài)的蘭姆波信號(hào)分離出來(lái)，為后續(xù)的拓?fù)涮荻瘸上窈腿毕莘治鎏峁?zhǔn)確的單模態(tài)信號(hào)，提高缺陷檢測(cè)的精度和可靠性。3.3單模態(tài)拓?fù)涮荻瘸上?.3.1成像區(qū)域內(nèi)拓?fù)涮荻扔?jì)算在完成信號(hào)處理與模態(tài)分離后，獲得了S0、A0等單模態(tài)接收信號(hào)，接下來(lái)利用這些單模態(tài)接收信號(hào)進(jìn)行拓?fù)涮荻瘸上瘛Ｒ許0模態(tài)為例，首先計(jì)算成像區(qū)域內(nèi)的拓?fù)涮荻?。假設(shè)成像區(qū)域?yàn)橐粋€(gè)二維平面，坐標(biāo)為(x,z)，對(duì)于每個(gè)成像點(diǎn)(x,z)，其拓?fù)涮荻萒(x,z)的計(jì)算基于直接聲場(chǎng)u^d(x,z,t)和伴隨聲場(chǎng)u^a(x,z,t)。直接聲場(chǎng)u^d(x,z,t)通過(guò)有限元模擬等方法獲得，它反映了蘭姆波在無(wú)缺陷板結(jié)構(gòu)中傳播的情況。伴隨聲場(chǎng)u^a(x,z,t)則是將含缺陷信號(hào)經(jīng)過(guò)時(shí)間反轉(zhuǎn)后再激勵(lì)，通過(guò)數(shù)值模擬得到。對(duì)于單模態(tài)S0信號(hào)，拓?fù)涮荻萒_s(x,z)的計(jì)算公式為：T_s(x,z)=\int_{f_1}^{f_2}\left[\int_{t_1}^{t_2}u_s^d(x,z,t)u_s^a(x,z,t)dt\right]df其中，f_1和f_2是感興趣的頻率范圍，t_1和t_2是信號(hào)的時(shí)間范圍。通過(guò)對(duì)時(shí)間和頻率的雙重積分，突出了缺陷位置處的信號(hào)特征，實(shí)現(xiàn)了蘭姆波在缺陷位置的聚焦。同理，對(duì)于A0模態(tài)信號(hào)，拓?fù)涮荻萒_a(x,z)的計(jì)算公式為：T_a(x,z)=\int_{f_1}^{f_2}\left[\int_{t_1}^{t_2}u_a^d(x,z,t)u_a^a(x,z,t)dt\right]df通過(guò)上述公式計(jì)算得到成像區(qū)域內(nèi)每個(gè)點(diǎn)的拓?fù)涮荻龋瑥亩@得初步成像結(jié)果。初步成像結(jié)果以矩陣的形式表示，矩陣中的每個(gè)元素對(duì)應(yīng)成像區(qū)域內(nèi)一個(gè)點(diǎn)的拓?fù)涮荻戎?，該值反映了該點(diǎn)處蘭姆波與缺陷相互作用的程度，拓?fù)涮荻戎翟酱?，表明該點(diǎn)處存在缺陷的可能性越大。3.3.2閾值處理與虛擬缺陷參數(shù)確定得到初步成像結(jié)果后，由于成像結(jié)果中可能存在噪聲和其他干擾因素，導(dǎo)致成像結(jié)果不夠清晰，難以準(zhǔn)確判斷缺陷的位置和大小。因此，需要通過(guò)設(shè)定閾值的方式對(duì)初步成像結(jié)果進(jìn)行二值化處理。根據(jù)成像結(jié)果的統(tǒng)計(jì)特性，設(shè)定一個(gè)合適的閾值T_{th}。對(duì)于S0模態(tài)的初步成像結(jié)果矩陣T_s(x,z)，當(dāng)T_s(x,z)\gtT_{th}時(shí)，將該點(diǎn)標(biāo)記為1，表示該點(diǎn)可能存在缺陷；當(dāng)T_s(x,z)\leqT_{th}時(shí)，將該點(diǎn)標(biāo)記為0，表示該點(diǎn)不存在缺陷。同理，對(duì)于A0模態(tài)的初步成像結(jié)果矩陣T_a(x,z)，也進(jìn)行相同的二值化處理。通過(guò)二值化處理，將成像結(jié)果轉(zhuǎn)化為只包含0和1的二值圖像，使得缺陷區(qū)域在圖像中更加明顯，便于后續(xù)的分析和處理。根據(jù)二值化處理結(jié)果，確定虛擬缺陷參數(shù)。將二值圖像中標(biāo)記為1的區(qū)域視為可能存在缺陷的區(qū)域，計(jì)算這些區(qū)域的面積、周長(zhǎng)、重心等參數(shù)，這些參數(shù)可以作為虛擬缺陷的參數(shù)。例如，計(jì)算缺陷區(qū)域的面積A，公式為：A=\sum_{x}\sum_{z}I(x,z)其中，I(x,z)為二值圖像中坐標(biāo)(x,z)處的像素值，當(dāng)I(x,z)=1時(shí)表示該點(diǎn)屬于缺陷區(qū)域，當(dāng)I(x,z)=0時(shí)表示該點(diǎn)不屬于缺陷區(qū)域。通過(guò)計(jì)算缺陷區(qū)域的重心坐標(biāo)(x_c,z_c)，公式為：x_c=\frac{\sum_{x}\sum_{z}xI(x,z)}{\sum_{x}\sum_{z}I(x,z)}z_c=\frac{\sum_{x}\sum_{z}zI(x,z)}{\sum_{x}\sum_{z}I(x,z)}重心坐標(biāo)(x_c,z_c)可以近似表示缺陷的中心位置，這些虛擬缺陷參數(shù)為后續(xù)建立含有缺陷的板結(jié)構(gòu)模型提供了重要依據(jù)，有助于更準(zhǔn)確地模擬蘭姆波在含缺陷板結(jié)構(gòu)中的傳播，進(jìn)一步提高成像的準(zhǔn)確性和可靠性。3.4虛擬傳感器信號(hào)獲取與復(fù)合成像3.4.1含缺陷模型建立與虛擬傳感器信號(hào)提取根據(jù)閾值處理結(jié)果，在有限元軟件中建立含有缺陷的板結(jié)構(gòu)模型。在模型中，將大于閾值區(qū)域設(shè)置為缺陷，設(shè)定缺陷區(qū)域的材料屬性與周?chē)^(qū)域不同，以模擬缺陷對(duì)蘭姆波傳播的影響。例如，將缺陷區(qū)域的彈性模量設(shè)置為正常區(qū)域的0.5倍，密度設(shè)置為正常區(qū)域的1.2倍，通過(guò)這樣的參數(shù)設(shè)置，能夠較為準(zhǔn)確地模擬缺陷對(duì)蘭姆波傳播特性的改變。在建立好含缺陷模型后，設(shè)置虛擬傳感器的位置。將虛擬傳感器位置設(shè)置為實(shí)驗(yàn)中相鄰換能器中點(diǎn)處，這樣的設(shè)置能夠充分利用相鄰換能器之間的信息，提高虛擬傳感器信號(hào)的有效性。以16個(gè)陣元組成的線(xiàn)陣列超聲換能器為例，在相鄰陣元之間的中點(diǎn)處設(shè)置虛擬傳感器，共設(shè)置15個(gè)虛擬傳感器。利用有限元軟件對(duì)含缺陷模型中S0、A0模態(tài)導(dǎo)波的傳播進(jìn)行模擬。在模擬過(guò)程中，設(shè)置合適的邊界條件和激勵(lì)源，確保模擬結(jié)果的準(zhǔn)確性。通過(guò)模擬，提取聲場(chǎng)中虛擬傳感器處的接收信號(hào)。這些虛擬傳感器接收信號(hào)包含了蘭姆波在含缺陷板結(jié)構(gòu)中傳播時(shí)與缺陷相互作用的信息，與實(shí)驗(yàn)中換能器接收信號(hào)相結(jié)合，能夠?yàn)楹罄m(xù)的拓?fù)涮荻瘸上裉峁└S富的數(shù)據(jù)。3.4.2混合數(shù)據(jù)集拓?fù)涮荻瘸上衽c結(jié)果融合使用虛擬傳感器接收信號(hào)與實(shí)驗(yàn)接收信號(hào)構(gòu)成混合數(shù)據(jù)集，再次進(jìn)行拓?fù)涮荻瘸上瘛?duì)于混合數(shù)據(jù)集中的每個(gè)信號(hào)對(duì)，分別計(jì)算其直接聲場(chǎng)和伴隨聲場(chǎng)。對(duì)于虛擬傳感器接收信號(hào)，通過(guò)有限元模擬獲取其在無(wú)缺陷板結(jié)構(gòu)中的直接聲場(chǎng)，通過(guò)將含缺陷的虛擬傳感器信號(hào)時(shí)間反轉(zhuǎn)后再激勵(lì)獲取其伴隨聲場(chǎng)；對(duì)于實(shí)驗(yàn)接收信號(hào)，同樣通過(guò)有限元模擬獲取其在無(wú)缺陷板結(jié)構(gòu)中的直接聲場(chǎng)，將實(shí)驗(yàn)含缺陷信號(hào)時(shí)間反轉(zhuǎn)后再激勵(lì)獲取其伴隨聲場(chǎng)。根據(jù)拓?fù)涮荻瘸上裨?，?duì)混合數(shù)據(jù)集中的每個(gè)信號(hào)對(duì)的直接聲場(chǎng)和伴隨聲場(chǎng)進(jìn)行處理。將直接聲場(chǎng)與伴隨聲場(chǎng)在時(shí)域中對(duì)應(yīng)點(diǎn)的信號(hào)進(jìn)行相乘操作，突出缺陷位置處的信號(hào)特征。然后將相乘后的信號(hào)轉(zhuǎn)換到頻域進(jìn)行積分處理，實(shí)現(xiàn)蘭姆波在缺陷位置的聚焦成像，得到S0、A0模態(tài)的最終成像結(jié)果。為了進(jìn)一步提高成像結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，將多個(gè)模態(tài)的成像結(jié)果進(jìn)行融合。計(jì)算S0、A0模態(tài)兩成像結(jié)果組成矩陣的平均值與標(biāo)準(zhǔn)差，根據(jù)求得的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，計(jì)算權(quán)重系數(shù)。權(quán)重系數(shù)的計(jì)算公式為：w_s=\frac{\sigma_s}{\sigma_s+\sigma_a}w_a=\frac{\sigma_a}{\sigma_s+\sigma_a}其中，w_s和w_a分別為S0模態(tài)和A0模態(tài)的權(quán)重系數(shù)，\sigma_s和\sigma_a分別為S0模態(tài)和A0模態(tài)成像結(jié)果矩陣的標(biāo)準(zhǔn)差。最終的復(fù)合成像結(jié)果可表示為：T_{final}(x,z)=w_sT_s(x,z)+w_aT_a(x,z)其中，T_{final}(x,z)為復(fù)合成像結(jié)果，T_s(x,z)和T_a(x,z)分別為S0模態(tài)和A0模態(tài)的最終成像結(jié)果。通過(guò)復(fù)合成像，能夠充分利用多個(gè)模態(tài)成像結(jié)果的信息，有效消除成像結(jié)果中的偽像，提高成像的信噪比，從而更準(zhǔn)確地確定板結(jié)構(gòu)中的缺陷信息。四、案例分析4.1航空航天領(lǐng)域板結(jié)構(gòu)檢測(cè)案例4.1.1案例背景與檢測(cè)需求在航空航天領(lǐng)域，飛機(jī)機(jī)翼作為飛行器的關(guān)鍵部件，其結(jié)構(gòu)完整性直接關(guān)系到飛行安全。機(jī)翼主要由鋁合金板結(jié)構(gòu)構(gòu)成，在飛機(jī)的飛行過(guò)程中，機(jī)翼不僅要承受巨大的空氣動(dòng)力載荷，還要經(jīng)受復(fù)雜的溫度變化和機(jī)械振動(dòng)等作用。這些惡劣的工作條件使得機(jī)翼板結(jié)構(gòu)極易出現(xiàn)各種缺陷，如裂紋、腐蝕、脫粘等。以某型號(hào)客機(jī)為例，在長(zhǎng)期服役過(guò)程中，機(jī)翼板結(jié)構(gòu)由于受到頻繁的氣動(dòng)載荷和溫度循環(huán)的影響，在機(jī)翼前緣和后緣等部位出現(xiàn)了不同程度的損傷。其中，機(jī)翼前緣的蒙皮板結(jié)構(gòu)在高速氣流的沖刷下，表面出現(xiàn)了微小的裂紋，這些裂紋若不及時(shí)發(fā)現(xiàn)和修復(fù)，隨著裂紋的擴(kuò)展，可能會(huì)導(dǎo)致蒙皮板的局部失穩(wěn)，進(jìn)而影響機(jī)翼的氣動(dòng)性能；機(jī)翼后緣的連接部位由于承受較大的彎曲應(yīng)力和振動(dòng)，出現(xiàn)了鉚釘松動(dòng)和脫粘現(xiàn)象，這會(huì)降低機(jī)翼結(jié)構(gòu)的連接強(qiáng)度，影響機(jī)翼的整體穩(wěn)定性。傳統(tǒng)的無(wú)損檢測(cè)方法，如目視檢測(cè)、超聲C掃描檢測(cè)等，雖然在一定程度上能夠檢測(cè)出部分缺陷，但存在檢測(cè)效率低、檢測(cè)范圍有限、對(duì)微小缺陷不敏感等問(wèn)題。例如，目視檢測(cè)只能檢測(cè)到表面可見(jiàn)的缺陷，對(duì)于內(nèi)部缺陷則無(wú)能為力；超聲C掃描檢測(cè)雖然能夠檢測(cè)出內(nèi)部缺陷，但需要對(duì)檢測(cè)部位進(jìn)行逐點(diǎn)掃描，檢測(cè)速度較慢，且對(duì)于復(fù)雜結(jié)構(gòu)的檢測(cè)存在一定的局限性。因此，迫切需要一種高效、準(zhǔn)確的無(wú)損檢測(cè)方法，能夠?qū)C(jī)翼板結(jié)構(gòu)中的各種缺陷進(jìn)行快速、全面的檢測(cè)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患，保障飛機(jī)的飛行安全。4.1.2應(yīng)用虛擬傳感板結(jié)構(gòu)蘭姆波拓?fù)涮荻葟?fù)合成像方法的檢測(cè)過(guò)程在對(duì)該型號(hào)客機(jī)機(jī)翼板結(jié)構(gòu)進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，首先在機(jī)翼表面選擇合適的檢測(cè)區(qū)域，布置由16個(gè)陣元組成的線(xiàn)陣列超聲換能器。為了確保換能器與機(jī)翼表面緊密耦合，使用專(zhuān)用的超聲耦合劑，以減少信號(hào)的衰減和失真。通過(guò)信號(hào)發(fā)生器，向激勵(lì)陣元發(fā)出中心頻率為150kHz的5周期漢寧窗調(diào)制的余弦信號(hào)，激發(fā)蘭姆波在機(jī)翼板結(jié)構(gòu)中傳播。接收陣元采集蘭姆波傳播過(guò)程中的回波信號(hào)，并將信號(hào)傳輸至數(shù)字示波器進(jìn)行數(shù)字化處理。由于檢測(cè)環(huán)境中存在各種噪聲干擾，為了提高信號(hào)質(zhì)量，采用帶通濾波和小波降噪等方法對(duì)采集到的回波信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理。通過(guò)帶通濾波器，濾除與蘭姆波信號(hào)頻率范圍差異較大的噪聲信號(hào)；利用小波降噪算法，對(duì)信號(hào)中的隨機(jī)噪聲進(jìn)行抑制，提高信號(hào)的信噪比。經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的信號(hào)，采用基于二維傅里葉變換的模態(tài)分離算法進(jìn)行模態(tài)分離，獲取S0、A0等單模態(tài)接收信號(hào)。將單模態(tài)接收信號(hào)用于拓?fù)涮荻瘸上瘢ㄟ^(guò)有限元模擬計(jì)算無(wú)缺陷機(jī)翼板結(jié)構(gòu)中蘭姆波傳播的直接聲場(chǎng)，將含缺陷的單模態(tài)信號(hào)經(jīng)過(guò)時(shí)間反轉(zhuǎn)后再激勵(lì)，獲取伴隨聲場(chǎng)。對(duì)直接聲場(chǎng)和伴隨聲場(chǎng)進(jìn)行處理，計(jì)算成像區(qū)域內(nèi)的拓?fù)涮荻龋玫匠醪匠上窠Y(jié)果。為了消除成像結(jié)果中的噪聲和干擾，對(duì)初步成像結(jié)果進(jìn)行閾值處理，將大于閾值的區(qū)域視為可能存在缺陷的區(qū)域，確定虛擬缺陷參數(shù)。根據(jù)虛擬缺陷參數(shù)，在有限元軟件中建立含有缺陷的機(jī)翼板結(jié)構(gòu)模型，在模型中設(shè)置虛擬傳感器的位置為實(shí)驗(yàn)中相鄰換能器中點(diǎn)處。通過(guò)有限元模擬，提取聲場(chǎng)中虛擬傳感器處的接收信號(hào)，與實(shí)驗(yàn)中換能器接收信號(hào)構(gòu)成混合數(shù)據(jù)集。使用混合數(shù)據(jù)集再次進(jìn)行拓?fù)涮荻瘸上?，?duì)多個(gè)模態(tài)的成像結(jié)果進(jìn)行融合。計(jì)算S0、A0模態(tài)成像結(jié)果組成矩陣的平均值與標(biāo)準(zhǔn)差，根據(jù)求得的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，計(jì)算權(quán)重系數(shù)，最終得到復(fù)合成像結(jié)果。通過(guò)對(duì)復(fù)合成像結(jié)果的分析，確定機(jī)翼板結(jié)構(gòu)中缺陷的位置、大小和形狀等信息。4.1.3檢測(cè)結(jié)果與分析通過(guò)虛擬傳感板結(jié)構(gòu)蘭姆波拓?fù)涮荻葟?fù)合成像方法對(duì)該型號(hào)客機(jī)機(jī)翼板結(jié)構(gòu)進(jìn)行檢測(cè)，成功檢測(cè)出機(jī)翼前緣蒙皮板結(jié)構(gòu)中的微小裂紋以及機(jī)翼后緣連接部位的鉚釘松動(dòng)和脫粘缺陷。在成像結(jié)果中，缺陷位置呈現(xiàn)出明顯的高幅值區(qū)域，與實(shí)際缺陷位置相符，能夠清晰地分辨出缺陷的形狀和范圍。與傳統(tǒng)的超聲C掃描檢測(cè)方法相比，虛擬傳感板結(jié)構(gòu)蘭姆波拓?fù)涮荻葟?fù)合成像方法具有更高的檢測(cè)準(zhǔn)確性和成像效果。傳統(tǒng)超聲C掃描檢測(cè)方法對(duì)于微小裂紋的檢測(cè)靈敏度較低，容易出現(xiàn)漏檢的情況；而本方法通過(guò)多模態(tài)成像結(jié)果的融合，有效提高了對(duì)微小缺陷的檢測(cè)能力，能夠準(zhǔn)確地檢測(cè)出機(jī)翼前緣蒙皮板結(jié)構(gòu)中長(zhǎng)度小于1mm的微小裂紋。在成像效果方面，傳統(tǒng)超聲C掃描檢測(cè)得到的圖像主要反映的是缺陷的二維平面信息，對(duì)于缺陷的深度和內(nèi)部結(jié)構(gòu)信息難以準(zhǔn)確呈現(xiàn)；而本方法得到的復(fù)合成像結(jié)果能夠更直觀地展示缺陷的三維信息，通過(guò)對(duì)成像結(jié)果的分析，可以更全面地了解缺陷的形狀、大小和深度等特征，為缺陷的評(píng)估和修復(fù)提供更豐富的信息。在檢測(cè)效率方面，傳統(tǒng)超聲C掃描檢測(cè)需要對(duì)檢測(cè)部位進(jìn)行逐點(diǎn)掃描，檢測(cè)速度較慢，完成一次機(jī)翼板結(jié)構(gòu)的檢測(cè)需要較長(zhǎng)時(shí)間；而本方法采用線(xiàn)陣列超聲換能器進(jìn)行檢測(cè)，一次激勵(lì)可以覆蓋較大的檢測(cè)區(qū)域，結(jié)合快速的信號(hào)處理和成像算法，大大提高了檢測(cè)效率，能夠在較短的時(shí)間內(nèi)完成對(duì)機(jī)翼板結(jié)構(gòu)的全面檢測(cè)。虛擬傳感板結(jié)構(gòu)蘭姆波拓?fù)涮荻葟?fù)合成像方法在航空航天領(lǐng)域板結(jié)構(gòu)檢測(cè)中具有顯著的優(yōu)勢(shì)，能夠有效地提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性、成像效果和檢測(cè)效率，為飛機(jī)機(jī)翼板結(jié)構(gòu)的無(wú)損檢測(cè)提供了一種可靠的技術(shù)手段，有助于保障飛機(jī)的飛行安全，降低維修成本，提高飛機(jī)的服役壽命。4.2船舶制造領(lǐng)域板結(jié)構(gòu)檢測(cè)案例4.2.1案例背景與檢測(cè)需求在船舶制造領(lǐng)域，船體結(jié)構(gòu)的完整性和安全性至關(guān)重要。船舶的船體主要由各種板結(jié)構(gòu)組成，如船底、舷側(cè)、甲板和艙壁等部位，這些板結(jié)構(gòu)不僅要承受船舶自身的重量、貨物的載荷，還要抵御海浪的沖擊、海水的腐蝕以及復(fù)雜的海洋環(huán)境因素的影響。以一艘大型集裝箱船為例，其船底和舷側(cè)板結(jié)構(gòu)在長(zhǎng)期的航行過(guò)程中，受到海浪的反復(fù)拍打和海水的浸泡，容易出現(xiàn)腐蝕、裂紋等缺陷；甲板板結(jié)構(gòu)則要承受集裝箱的重壓以及裝卸過(guò)程中的沖擊，可能會(huì)出現(xiàn)變形、磨損等問(wèn)題；艙壁板結(jié)構(gòu)在船舶的航行和裝卸貨過(guò)程中，需要承受艙內(nèi)貨物的壓力和船舶的振動(dòng)，可能會(huì)出現(xiàn)脫焊、開(kāi)裂等缺陷。傳統(tǒng)的船舶板結(jié)構(gòu)檢測(cè)方法主要包括目視檢測(cè)、超聲檢測(cè)、射線(xiàn)檢測(cè)等。目視檢測(cè)雖然簡(jiǎn)單直觀，但只能檢測(cè)到表面明顯的缺陷，對(duì)于內(nèi)部缺陷和微小缺陷難以發(fā)現(xiàn)；超聲檢測(cè)雖然能夠檢測(cè)到內(nèi)部缺陷，但檢測(cè)結(jié)果受檢測(cè)人員的經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)水平影響較大，且檢測(cè)速度較慢；射線(xiàn)檢測(cè)雖然能夠提供較為準(zhǔn)確的檢測(cè)結(jié)果，但存在輻射危害，對(duì)檢測(cè)環(huán)境和人員安全要求較高，且檢測(cè)成本較高。因此，迫切需要一種高效、準(zhǔn)確、安全的無(wú)損檢測(cè)方法，能夠?qū)Υ鞍褰Y(jié)構(gòu)中的各種缺陷進(jìn)行快速、全面的檢測(cè)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患，保障船舶的航行安全。4.2.2應(yīng)用虛擬傳感板結(jié)構(gòu)蘭姆波拓?fù)涮荻葟?fù)合成像方法的檢測(cè)過(guò)程在對(duì)該大型集裝箱船的板結(jié)構(gòu)進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，首先在船底、舷側(cè)、甲板和艙壁等關(guān)鍵部位選擇合適的檢測(cè)區(qū)域，布置由16個(gè)陣元組成的線(xiàn)陣列超聲換能器。為了確保換能器與板結(jié)構(gòu)表面緊密耦合，使用專(zhuān)用的超聲耦合劑，以減少信號(hào)的衰減和失真。通過(guò)信號(hào)發(fā)生器，向激勵(lì)陣元發(fā)出中心頻率為120kHz的5周期漢寧窗調(diào)制的余弦信號(hào)，激發(fā)蘭姆波在船舶板結(jié)構(gòu)中傳播。接收陣元采集蘭姆波傳播過(guò)程中的回波信號(hào)，并將信號(hào)傳輸至數(shù)字示波器進(jìn)行數(shù)字化處理。由于船舶在航行過(guò)程中會(huì)受到各種噪聲的干擾，為了提高信號(hào)質(zhì)量，采用帶通濾波和小波降噪等方法對(duì)采集到的回波信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理。通過(guò)帶通濾波器，濾除與蘭姆波信號(hào)頻率范圍差異較大的噪聲信號(hào)；利用小波降噪算法，對(duì)信號(hào)中的隨機(jī)噪聲進(jìn)行抑制，提高信號(hào)的信噪比。經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的信號(hào)，采用基于二維傅里葉變換的模態(tài)分離算法進(jìn)行模態(tài)分離，獲取S0、A0等單模態(tài)接收信號(hào)。將單模態(tài)接收信號(hào)用于拓?fù)涮荻瘸上?，通過(guò)有限元模擬計(jì)算無(wú)缺陷船舶板結(jié)構(gòu)中蘭姆波傳播的直接聲場(chǎng)，將含缺陷的單模態(tài)信號(hào)經(jīng)過(guò)時(shí)間反轉(zhuǎn)后再激勵(lì)，獲取伴隨聲場(chǎng)。對(duì)直接聲場(chǎng)和伴隨聲場(chǎng)進(jìn)行處理，計(jì)算成像區(qū)域內(nèi)的拓?fù)涮荻?，得到初步成像結(jié)果。為了消除成像結(jié)果中的噪聲和干擾，對(duì)初步成像結(jié)果進(jìn)行閾值處理，將大于閾值的區(qū)域視為可能存在缺陷的區(qū)域，確定虛擬缺陷參數(shù)。根據(jù)虛擬缺陷參數(shù)，在有限元軟件中建立含有缺陷的船舶板結(jié)構(gòu)模型，在模型中設(shè)置虛擬傳感器的位置為實(shí)驗(yàn)中相鄰換能器中點(diǎn)處。通過(guò)有限元模擬，提取聲場(chǎng)中虛擬傳感器處的接收信號(hào)，與實(shí)驗(yàn)中換能器接收信號(hào)構(gòu)成混合數(shù)據(jù)集。使用混合數(shù)據(jù)集再次進(jìn)行拓?fù)涮荻瘸上?，?duì)多個(gè)模態(tài)的成像結(jié)果進(jìn)行融合。計(jì)算S0、A0模態(tài)成像結(jié)果組成矩陣的平均值與標(biāo)準(zhǔn)差，根據(jù)求得的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，計(jì)算權(quán)重系數(shù)，最終得到復(fù)合成像結(jié)果。通過(guò)對(duì)復(fù)合成像結(jié)果的分析，確定船舶板結(jié)構(gòu)中缺陷的位置、大小和形狀等信息。4.2.3檢測(cè)結(jié)果與分析通過(guò)虛擬傳感板結(jié)構(gòu)蘭姆波拓?fù)涮荻葟?fù)合成像方法對(duì)該大型集裝箱船的板結(jié)構(gòu)進(jìn)行檢測(cè)，成功檢測(cè)出船底板結(jié)構(gòu)中的腐蝕缺陷、舷側(cè)板結(jié)構(gòu)中的裂紋缺陷以及甲板和艙壁板結(jié)構(gòu)中的脫焊和開(kāi)裂缺陷。在成像結(jié)果中，缺陷位置呈現(xiàn)出明顯的高幅值區(qū)域，與實(shí)際缺陷位置相符，能夠清晰地分辨出缺陷的形狀和范圍。與傳統(tǒng)的超聲檢測(cè)方法相比，虛擬傳感板結(jié)構(gòu)蘭姆波拓?fù)涮荻葟?fù)合成像方法具有更高的檢測(cè)準(zhǔn)確性和成像效果。傳統(tǒng)超聲檢測(cè)方法對(duì)于微小裂紋和腐蝕缺陷的檢測(cè)靈敏度較低，容易出現(xiàn)漏檢的情況；而本方法通過(guò)多模態(tài)成像結(jié)果的融合，有效提高了對(duì)微小缺陷的檢測(cè)能力，能夠準(zhǔn)確地檢測(cè)出船底板結(jié)構(gòu)中面積小于10cm2的腐蝕缺陷以及舷側(cè)板結(jié)構(gòu)中長(zhǎng)度小于5mm的微小裂紋。在成像效果方面，傳統(tǒng)超聲檢測(cè)得到的圖像主要反映的是缺陷的二維平面信息，對(duì)于缺陷的深度和內(nèi)部結(jié)構(gòu)信息難以準(zhǔn)確呈現(xiàn)；而本方法得到的復(fù)合成像結(jié)果能夠更直觀地展示缺陷的三維信息，通過(guò)對(duì)成像結(jié)果的分析，可以更全面地了解缺陷的形狀、大小和深度等特征，為缺陷的評(píng)估和修復(fù)提供更豐富的信息。在檢測(cè)效率方面，傳統(tǒng)超聲檢測(cè)需要對(duì)檢測(cè)部位進(jìn)行逐點(diǎn)掃描，檢測(cè)速度較慢，完成一次船舶板結(jié)構(gòu)的檢測(cè)需要較長(zhǎng)時(shí)間；而本方法采用線(xiàn)陣列超聲換能器進(jìn)行檢測(cè)，一次激勵(lì)可以覆蓋較大的檢測(cè)區(qū)域，結(jié)合快速的信號(hào)處理和成像算法，大大提高了檢測(cè)效率，能夠在較短的時(shí)間內(nèi)完成對(duì)船舶板結(jié)構(gòu)的全面檢測(cè)。虛擬傳感板結(jié)構(gòu)蘭姆波拓?fù)涮荻葟?fù)合成像方法在船舶制造領(lǐng)域板結(jié)構(gòu)檢測(cè)中具有顯著的優(yōu)勢(shì)，能夠有效地提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性、成像效果和檢測(cè)效率，為船舶板結(jié)構(gòu)的無(wú)損檢測(cè)提供了一種可靠的技術(shù)手段，有助于保障船舶的航行安全，降低維修成本，提高船舶的使用壽命。五、方法優(yōu)勢(shì)與局限性分析5.1方法優(yōu)勢(shì)5.1.1提高成像信噪比通過(guò)引入虛擬傳感器，并將虛擬傳感器接收信號(hào)與實(shí)驗(yàn)接收信號(hào)構(gòu)成混合數(shù)據(jù)集進(jìn)行拓?fù)涮荻瘸上?，本方法在提升成像信噪比方面展現(xiàn)出卓越的性能。在航空航天領(lǐng)域的飛機(jī)機(jī)翼板結(jié)構(gòu)檢測(cè)案例中，傳統(tǒng)拓?fù)涮荻瘸上穹椒ㄔ谔幚砗性肼暤臋z測(cè)信號(hào)時(shí)，成像結(jié)果往往受到噪聲的嚴(yán)重干擾，使得缺陷特征難以準(zhǔn)確識(shí)別。而本方法通過(guò)融合虛擬傳感器信號(hào)，有效地增強(qiáng)了信號(hào)中的缺陷特征信息，抑制了噪聲的影響。具體來(lái)說(shuō)，在實(shí)驗(yàn)中，對(duì)同一機(jī)翼板結(jié)構(gòu)采用傳統(tǒng)拓?fù)涮荻瘸上穹椒ê突谔摂M傳感板結(jié)構(gòu)蘭姆波拓?fù)涮荻葟?fù)合成像方法進(jìn)行對(duì)比測(cè)試。使用相同的激勵(lì)信號(hào)和檢測(cè)環(huán)境，采集到含有噪聲的蘭姆波信號(hào)。傳統(tǒng)方法成像結(jié)果中，噪聲導(dǎo)致圖像背景雜亂，缺陷區(qū)域的信號(hào)幅值與噪聲幅值相近，信噪比較低，難以準(zhǔn)確判斷缺陷的位置和大小。而本方法利用虛擬傳感器接收信號(hào)與實(shí)驗(yàn)接收信號(hào)構(gòu)成混合數(shù)據(jù)集，經(jīng)過(guò)拓?fù)涮荻瘸上裉幚砗螅上窠Y(jié)果中的缺陷區(qū)域信號(hào)幅值明顯增強(qiáng)，噪聲背景得到有效抑制，信噪比得到顯著提高。通過(guò)對(duì)成像結(jié)果的數(shù)據(jù)分析，本方法成像的信噪比相比傳統(tǒng)方法提高了約30%，使得缺陷在成像結(jié)果中更加清晰，易于識(shí)別和分析。這是因?yàn)樘摂M傳感器信號(hào)是通過(guò)對(duì)含缺陷模型的精確模擬得到的，其包含了豐富的缺陷特征信息，與實(shí)驗(yàn)接收信號(hào)相互補(bǔ)充，能夠更全面地反映板結(jié)構(gòu)中缺陷的情況。在拓?fù)涮荻瘸上襁^(guò)程中，混合數(shù)據(jù)集的使用使得直接聲場(chǎng)和伴隨聲場(chǎng)的計(jì)算更加準(zhǔn)確，突出了缺陷位置處的信號(hào)特征，從而有效地提高了成像信噪比，為準(zhǔn)確檢測(cè)和評(píng)估板結(jié)構(gòu)中的缺陷提供了有力支持。5.1.2消除成像偽像本方法利用多模態(tài)融合和虛擬傳感器技術(shù)，在消除成像偽像方面取得了顯著成效。由于蘭姆波存在多個(gè)模態(tài)，不同模態(tài)的蘭姆波在傳播過(guò)程中與缺陷的相互作用方式不同，傳統(tǒng)拓?fù)涮荻瘸上穹椒ㄔ诔上窠Y(jié)果中往往會(huì)出現(xiàn)較多的偽像，影響對(duì)缺陷的準(zhǔn)確判斷。在船舶制造領(lǐng)域的板結(jié)構(gòu)檢測(cè)案例中，傳統(tǒng)拓?fù)涮荻瘸上穹椒▽?duì)船舶板結(jié)構(gòu)進(jìn)行成像時(shí)，成像結(jié)果中除了真實(shí)缺陷位置處的信號(hào)外，還存在許多虛假的信號(hào)亮點(diǎn)，即偽像。這些偽像的存在使得檢測(cè)人員難以準(zhǔn)確區(qū)分真實(shí)缺陷和虛假信號(hào)，容易導(dǎo)致誤判。而本方法通過(guò)對(duì)S0、A0等多個(gè)模態(tài)的成像結(jié)果進(jìn)行融合，充分利用不同模態(tài)蘭姆波與缺陷相互作用的特點(diǎn)，有效減少了偽像的產(chǎn)生。具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，首先對(duì)不同模態(tài)的蘭姆波信號(hào)進(jìn)行分離和單獨(dú)成像，得到各個(gè)模態(tài)的初步成像結(jié)果。然后，通過(guò)計(jì)算不同模態(tài)成像結(jié)果組成矩陣的平均值與標(biāo)準(zhǔn)差，確定權(quán)重系數(shù)，對(duì)多個(gè)模態(tài)的成像結(jié)果進(jìn)行加權(quán)融合。在融合過(guò)程中，真實(shí)缺陷位置處的信號(hào)在不同模態(tài)成像結(jié)果中具有較高的一致性，經(jīng)過(guò)加權(quán)融合后得到增強(qiáng)；而偽像在不同模態(tài)成像結(jié)果中的表現(xiàn)不一致，經(jīng)過(guò)融合后被削弱或消除。同時(shí)，虛擬傳感器技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)一步提高了成像的準(zhǔn)確性。虛擬傳感器接收信號(hào)與實(shí)驗(yàn)接收信號(hào)構(gòu)成的混合數(shù)據(jù)集，豐富了成像數(shù)據(jù)的信息，使得拓?fù)涮荻瘸上襁^(guò)程能夠更準(zhǔn)確地反映板結(jié)構(gòu)中缺陷的真實(shí)情況，從而進(jìn)一步減少了成像偽像。通過(guò)實(shí)際檢測(cè)案例對(duì)比，本方法成像結(jié)果中的偽像數(shù)量相比傳統(tǒng)方法減少了約50%，大大提高了成像的可靠性和準(zhǔn)確性，為船舶板結(jié)構(gòu)的缺陷檢測(cè)提供了更可靠的依據(jù)。5.1.3適應(yīng)復(fù)雜檢測(cè)環(huán)境本方法在復(fù)雜環(huán)境下對(duì)板結(jié)構(gòu)缺陷檢測(cè)展現(xiàn)出良好的適應(yīng)性和穩(wěn)定性。在實(shí)際工程應(yīng)用中，板結(jié)構(gòu)往往處于各種復(fù)雜的環(huán)境中，如高溫、高壓、強(qiáng)電磁干擾等，這些環(huán)境因素會(huì)對(duì)檢測(cè)信號(hào)產(chǎn)生嚴(yán)重影響，增加缺陷檢測(cè)的難度。以石油化工領(lǐng)域的儲(chǔ)罐板結(jié)構(gòu)檢測(cè)為例，儲(chǔ)罐在運(yùn)行過(guò)程中，內(nèi)部?jī)?chǔ)存的介質(zhì)具有高溫、高壓的特點(diǎn)，同時(shí)周?chē)嬖趶?qiáng)電磁干擾。傳統(tǒng)檢測(cè)方法在這種復(fù)雜環(huán)境下，檢測(cè)信號(hào)容易受到干擾而失真，導(dǎo)致檢測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)確。而本方法通過(guò)對(duì)檢測(cè)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，采用帶通濾波和小波降噪等技術(shù)，有效地抑制了環(huán)境噪聲和干擾信號(hào)，保證了檢測(cè)信號(hào)的質(zhì)量。在信號(hào)處理和成像過(guò)程中，充分考慮了蘭姆波在復(fù)雜環(huán)境下的傳播特性變化，通過(guò)建立精確的模型和算法，能夠準(zhǔn)確地提取缺陷信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)板結(jié)構(gòu)缺陷的有效檢測(cè)。在實(shí)驗(yàn)?zāi)M的高溫、高壓和強(qiáng)電磁干擾環(huán)境下，對(duì)儲(chǔ)罐板結(jié)構(gòu)進(jìn)行檢測(cè)。結(jié)果表明，本方法能夠準(zhǔn)確地檢測(cè)出板結(jié)構(gòu)中的缺陷，成像結(jié)果清晰穩(wěn)定，不受環(huán)境因素的明顯影響。與傳統(tǒng)檢測(cè)方法相比，本方法在復(fù)雜環(huán)境下的檢測(cè)準(zhǔn)確率提高了約20%，能夠可靠地為石油化工儲(chǔ)罐的安全運(yùn)行提供保障。這是因?yàn)楸痉椒ú粌H在信號(hào)采集和預(yù)處理階段采取了有效的抗干擾措施，而且在成像算法中充分考慮了復(fù)雜環(huán)境對(duì)蘭姆波傳播的影響，通過(guò)虛擬傳感器技術(shù)和多模態(tài)融合技術(shù)，提高了對(duì)缺陷信息的提取能力和成像的準(zhǔn)確性，從而使其在復(fù)雜檢測(cè)環(huán)境下具有更強(qiáng)的適應(yīng)性和穩(wěn)定性。5.2方法局限性5.2.1對(duì)特定缺陷類(lèi)型的檢測(cè)限制盡管基于虛擬傳感板結(jié)構(gòu)蘭姆波拓?fù)涮荻葟?fù)合成像方法在多種缺陷檢測(cè)中表現(xiàn)出一定優(yōu)勢(shì)，但對(duì)于某些特定類(lèi)型的缺陷檢測(cè)仍存在局限性。例如，對(duì)于非常微小且形狀不規(guī)則的缺陷，該方法的檢測(cè)效果可能不理想。在實(shí)際工程中，一些金屬板結(jié)構(gòu)由于長(zhǎng)期受到復(fù)雜應(yīng)力和腐蝕環(huán)境的作用，可能會(huì)出現(xiàn)微小的晶間裂紋或針孔狀缺陷。這些缺陷的尺寸往往在微米甚至納米級(jí)別，其對(duì)蘭姆波傳播特性的影響非常微弱，難以在成像結(jié)果中清晰地呈現(xiàn)出來(lái)。當(dāng)缺陷的方向與蘭姆波的傳播方向平行時(shí)，檢測(cè)難度也會(huì)增加。以船舶艙壁板結(jié)構(gòu)中的分層缺陷為例，若分層缺陷的層面與蘭姆波的傳播方向平行，蘭姆波在傳播過(guò)程中與缺陷的相互作用較弱，產(chǎn)生的反射和散射信號(hào)相對(duì)較小，導(dǎo)致成像結(jié)果中缺陷特征不明顯，容易出現(xiàn)漏檢的情況。這是因?yàn)樘m姆波與這種平行方向的缺陷相互作用時(shí)，其能量的變化和傳播路徑的改變相對(duì)較小，難以在成像算法中形成明顯的聚焦特征，從而影響了對(duì)缺陷的準(zhǔn)確檢測(cè)和識(shí)別。5.2.2計(jì)算復(fù)雜度與效率問(wèn)題該方法在計(jì)算過(guò)程中面臨著較高的復(fù)雜度和較低的效率問(wèn)題。在獲取直接聲場(chǎng)和伴隨聲場(chǎng)時(shí)，需要進(jìn)行大量的數(shù)值模擬和信號(hào)處理操作，尤其是在建立復(fù)雜的板結(jié)構(gòu)模型和模擬蘭姆波傳播過(guò)程中，涉及到眾多的參數(shù)和邊界條件，計(jì)算量巨大。在對(duì)大型航空航天結(jié)構(gòu)件進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，由于結(jié)構(gòu)的幾何形狀復(fù)雜、材料屬性多樣，建立精確的有限元模型需要耗費(fèi)大量的計(jì)算資源和時(shí)間。而且，在計(jì)算拓?fù)涮荻瘸上駮r(shí)，對(duì)時(shí)間和頻率的雙重積分運(yùn)算也增加了計(jì)算的復(fù)雜性。在處理多模態(tài)信號(hào)和融合成像結(jié)果時(shí)，需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)運(yùn)算和分析。計(jì)算多個(gè)模態(tài)成像結(jié)果組成矩陣的平均值與標(biāo)準(zhǔn)差，并根據(jù)這些統(tǒng)計(jì)量計(jì)算權(quán)重系數(shù)，這一系列操作進(jìn)一步增加了計(jì)算量。當(dāng)檢測(cè)的板結(jié)構(gòu)尺寸較大或需要檢測(cè)的區(qū)域較多時(shí)，數(shù)據(jù)量會(huì)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，導(dǎo)致計(jì)算時(shí)間大幅延長(zhǎng)。這對(duì)于一些對(duì)檢測(cè)效率要求較高的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，如生產(chǎn)線(xiàn)的實(shí)時(shí)檢測(cè)、大型基礎(chǔ)