小孔隙率碳纤维复合材料的富树脂超声检测

• 作者: 周晓军 曾祥 杨辰龙 滕国阳
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 小孔隙率碳纤维复合材料 富树脂 变分模态分解 Otsu多阈值 多视图成像 软件开发
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 微纳技术与精密机械
• 页码范围: 2732-2743
• 页数: 12页
• 分类号: TB553
• 字数: 6445字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20182611.2732

摘要

针对孔隙率接近0的小孔隙率碳纤维复合材料(Carbon Fiber Reinforced Composite,CFRP)的富树脂检测需求,提出富树脂超声检测技术.对超声检测信号中的噪声消除方法、衰减抑制方法和富树脂检测的多视图成像技术进行研究,并开发小孔隙率CFRP富树脂超声检测软件.首先提出共振频率估计方法,通过低通滤波抑制高频随机噪声.其次根据频率差异,应用变分模态分解算法分离并消除共振结构噪声,提取低频成分.该低频成分包括表面回波、底面回波、富树脂反射信号和由层间反射信号、材料散射噪声等构成的相干噪声.再次,引入瞬时幅值比修正低频成分的幅值衰减并描述被检测小孔隙率CFRP的局部反射能力.最后,应用Otsu多阈值方法自适应获得富树脂识别的阈值,消除相干噪声的影响,完成富树脂识别.进一步对小孔隙率CFRP的超声检测结果进行多视图成像,在三维视图、C扫描视图和B扫描视图内识别富树脂.结果表明:变分模态分解的分量数为2,Otsu多阈值的类别数为3时,能够准确识别小孔隙率CFRP超声检测信号中的富树脂反射信号;采用0.15作为多视图成像的阈值,可简洁有效地描述富树脂在小孔隙率CFRP中的分布.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周晓军	浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室	239	2169	23.0	31.0
2	杨辰龙	浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室	50	324	11.0	16.0
3	曾祥	浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室	3	9	2.0	3.0
7	滕国阳	浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室	4	11	2.0	3.0