【摘 要】
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机翼中的R区结构是应力集中的区域,在飞机飞行过程中容易产生疲劳从而导致裂纹、空洞等内部缺陷。因此,对机翼的带筋壁板R区结构缺陷进行精准无损检测有着十分重要的实际意义。相比于传统单阵元超声探测技术,基于数据后处理算法的相控阵探测技术具有更好的缺陷检测和成像表征性能,适用于R区结构检测场景。然而由于带筋壁板R区的复杂型构和缺陷检测的快速扫查需求,如何从超声回波数据中快速稳定获取缺陷的特征信息,避免漏检
【基金项目】
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与中国人民解放军第五七二〇厂合作项目,《机体关键结构部位应力场和微缺陷表征关键技术研究》；
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机翼中的R区结构是应力集中的区域,在飞机飞行过程中容易产生疲劳从而导致裂纹、空洞等内部缺陷。因此,对机翼的带筋壁板R区结构缺陷进行精准无损检测有着十分重要的实际意义。相比于传统单阵元超声探测技术,基于数据后处理算法的相控阵探测技术具有更好的缺陷检测和成像表征性能,适用于R区结构检测场景。然而由于带筋壁板R区的复杂型构和缺陷检测的快速扫查需求,如何从超声回波数据中快速稳定获取缺陷的特征信息,避免漏检、误检等现象发生,保证检测结果的准确性和鲁棒性仍是一个亟待解决的技术问题。本文针对航空机翼带筋壁板R区结构缺陷的实时成像检测需求,结合超声相控阵技术和数据后处理成像技术,实现了超声成像算法基于工程应用的实时性改进、噪声伪影改善和缺陷智能化识别设计,在0.5s的成像耗时下实现了30mm×30mm单帧成像范围内1mm的探测灵敏度和0.5mm分辨力性能。本文主要研究内容如下:（1）针对带筋壁板R区结构缺陷的工程检测需求,基于线性相控阵提出背面贴合扫查的检测成像流程,对主流的相干复合平面波算法、多阵元合成孔径算法、全矩阵-全聚焦算法进行建模仿真和评估分析,选取成像质量最佳的全矩阵-全聚焦算法作为缺陷检测算法原型。（2）针对算法实时性差的问题,基于声场互易性和稀疏理论,提出了稀疏全聚焦算法的去对称性冗余成像模式。同时,通过分离通道数据延时计算和回波信号叠加过程,结合GPU并行处理框架提出了最简全聚焦算法。针对成像中的噪声伪影干扰,通过自适应波束合成方法和等声程伪影动态剔除方案对噪声伪影进行自适应抑制。最后,通过构建带筋壁板R区缺陷数据集,基于残差神经网络二分类模型实现了缺陷成像的智能化识别算法设计。（3）搭建了超声相控阵检测成像系统,分别对机翼带筋壁板R区结构铝合金样件和检测标准件进行实验验证,同时对传统的检测成像流程框架提出优化改进,并完成上位机的控制展示界面设计。
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