[發明專利]一種基于密集陣列的智能蘭姆波缺陷定位方法

在審

• 申請號: 202111426705.6
• 申請日: 2021-11-27
• 公開（公告）號: CN114371217A
• 公開（公告）日: 2022-04-19
• 發明（設計）人: 劉增華;陳洪磊;魯朝靜;吳斌;何存富
• 申請（專利權）人: 北京工業大學
• 主分類號: G01N29/04
• 分類號: G01N29/04;G01N29/07;G06N3/00
• 代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司 11203
• 代理人: 沈波

本發明公開了一種基于密集陣列的智能蘭姆波缺陷定位方法，智能缺陷定位方法主要包含檢測分析函數模型和智能分析算法2個部分。檢測分析函數模型主要由2個基于直達時間飛行法DTFM和飛行時間差法FTDM構建的種群殘差計算函數、1個約束函數和1個優化函數組成；基于改善后的進化策略對分析函數模型進行分析，由分析保留個體分布確定缺陷位置。本發明改善了傳統檢測技術中聲場指向性對檢測結果的影響，能夠快速實現大型板殼結構缺陷的定位檢測。

技術領域

本發明屬于超聲無損檢測領域，具體涉及一種應用于大型板殼結構的基于密集陣列的智能蘭姆波缺陷定位方法。

背景技術

金屬和復合材料板殼結構是飛機、船舶、能源儲罐等設施的重要結構組成部分，其結構健康狀況與人們的生產和生活息息相關。板殼結構在加工和服役期間受加工工藝和外界載荷作用出現各類缺陷，例如：金屬板中的疲勞裂紋、腐蝕過孔，復合材料板中的縮孔、分層、脫粘等缺陷。基于密集陣列的蘭姆波(Lamb waves)檢測技術通過布局在結構局部區域的傳感器陣列對板殼中的缺陷進行遠距離、快速的檢測與監測。隨著現代工業對結構安全要求的不斷提高，檢測技術的自動化、圖形化、智能化已成為一種趨勢。融合智能算法和密集陣列蘭姆波檢測技術，發展智能蘭姆波缺陷定位方法，對推進大型板殼結構缺陷檢測的智能化、定量化具有重要的意義。

目前基于密集陣列和蘭姆波檢測技術的智能化大型板殼結構缺陷檢測技術的研究仍處于初步階段，許多問題亟待解決，主要包括：1.密集陣列蘭姆波缺陷檢測結果的分辨率受聲場指向性影響較大，且影響程度分別隨陣元數目的減少和陣元分布密集程度的增大而增大；2.結合蘭姆波缺陷定位原理，確定缺陷定位函數模型及約束函數模型組成，保證檢測分析理論的穩定性；3.如何結合傳統蘭姆波缺陷檢測技術特點對智能分析算法中的種群篩選、個體更新及截止判據等步驟進行設計，保證算法的收斂性和檢測的穩定性。

發明內容

本發明的目的是，提出一種基于密集陣列的智能蘭姆波缺陷定位方法，可用于實現大型板殼結構缺陷的檢測。

綜合以上提出的問題，本專利將傳統的缺陷定位問題轉化為二維空間(x,y)中散射點源的搜索問題進行分析，提出了一種融合直達時間飛行法、飛行時間差法和群進化策略的智能蘭姆波缺陷定位方法，實現密集陣列下的大型板殼結構缺陷的準確定位檢測。智能缺陷定位方法主要包含檢測分析函數模型和智能分析算法2個部分。檢測分析函數模型主要由2個基于直達時間飛行法(Direct time of flight method,DTFM)和飛行時間差法(Flight time difference method,FTDM)構建的種群殘差計算函數、1個約束函數和1個優化函數組成；基于改善后的進化策略對分析函數模型進行分析，由分析保留個體分布確定缺陷位置。

DTFM和FTDM種群殘差計算函數可分別表示為(1)、(4)。DTFM通過分析由激勵傳感器i和檢測傳感器j構成檢測對檢測到的散射信號飛行距離與種群個體p_g到激勵位和檢測距離之和的差，計算得到個體分析殘差FTDM通過計算散射信號到相鄰檢測位的傳播距離之差與種群個體到相應檢測位距離之差的差值得到個體分析殘差

由分析模糊性控制參數δ和個體殘差值定義約束函數(7)。分析中保留殘差值在δ以內的個體用于后續分析，減少智能算法分析步數。

分別將各檢測對分析保留種群的DTFM個體殘差ε^D和FTDM個體殘差ε^F進行歸一化處理，然后進行線性組合得到組合分析殘差ε_c，建立缺陷定位優化函數(8)，改善聲場指向性對檢測分辨率的影響。其中和分別為DTFM個體殘差最大和最小值；和分別為FTDM個體殘差最大和最小值。