10.13465/j.cnki.jvs.2019.21.032
基于超声背散射信号递归定量分析的CFRP局部孔隙缺陷识别方法
以碳纤维复合材料(Carbon Fiber Reinforced Plastics,CFRP)的超声背散射信号为研究对象,创新性地提出运用递归定量分析(Recursive Quantitative Analysis,RQA)方法获得其信号特征,实现对材料局部孔隙缺陷的识别及评估.首先,对含有孔隙率为0.2% ~ 5.92%的标准试块的超声背散射信号分别进行递归图分析和递归定量分析.结果 表明,不同孔隙率试块所对应的递归图特征表现出明显差异,同时,RQA的特征量参数——递归率与递归熵均随孔隙率的增大而增大.然后,运用RQA方法对某未知孔隙率试块进行局部孔隙缺陷评估,基于上述结论,识别得到该试块中最有可能含有局部孔隙缺陷的区域.最后,剖开该未知孔隙率试块作微观形貌观察实验,实验发现该试块实际孔隙缺陷区域与RQA识别得到的结果相同,从而验证了递归定量分析方法用于CFRP局部孔隙缺陷识别的有效性.
碳纤维复合材料(CFRP)、超声检测、递归定量分析、孔隙缺陷识别
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TB332(工程材料学)
浙江省自然科学基金LY18E050002;中央高校基本科研业务费专项资金2018QNA4001
2019-12-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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