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碳纤维增韧碳化硅陶瓷基复合材料(Carbon Fiber Reinforced Silicon Carbide Ceramic Matrix Composites,简称C/SiC复合材料)是一种极具发展潜力的耐高温结构材料,为了保证产品质量,需要对其进行无损检测。实践表明,超声检测技术适用于该材料的无损检测,但由于该材料在检测中不能使用传统的液体耦合剂,因此只能采用非接触式的空气耦合超声检测技术(Air-Coupled Ultrasonic Testing,简称ACUT)。鉴于该材料用途特殊,国内外对该材料的空气耦合超声检测缺乏系统、深入的研究报道。本文对C/SiC复合材料内分层、孔隙型缺陷的检测技术进行研究,主要内容及结果如下:(1)利用多元高斯声束模型对4款探头声场进行解析描述,并根据空气衰减因素对声场进行修正。设计声场测量系统测量探头声场,并分析了声场对缺陷的检测效果的影响,结果表明,在穿透能力允许的情况下,选择高频聚焦探头可获得更高的检测精度,且应使试样处于声束聚焦位置。利用该系统将试样边缘的衍射声场可视化,分析空耦超声盲区产生的具体过程,给出相应的防范措施。(2)利用接触式超声方法测得C/SiC复合材料声速约为2134m/s,声衰减系数约为12.45dB/mm。分析穿透式空耦超声检测C/SiC复合材料中探头倾斜、频厚积、分层、孔隙对信号的影响,为后期信号分析提供依据。此外,考察了检测系统参数对信号的影响。通过实验证实ACUT方法可满足约φ8~10mm以上分层缺陷的检出。对某7mm厚C/SiC复合材料试样进行空耦超声检测并保存检测数据,还考察了线性调频脉冲压缩技术在该材料中的应用效果。(3)利用射线CT检测证实试样存在自然分层缺陷后,进行解剖和金相观察,建立分层和3种孔隙状态与信号特征的关系。考察了信号频谱变换中的奇倍频现象产生原因和改善频谱精度的方法。时频分析用到小波变换(WT)和希尔伯特黄变换(HHT),重点后者进行优化,提出了3步预处理方法,可改善HHT时频图效果。(4)提出材料状态分类流程,将材料状态分为4个等级。其中,分别提取信号的IMFs、HHT、时域频域联合特征值输入神经网络,实现最低孔隙率和普通孔隙率两种状态的区分,识别正确率均在90%以上。利用MATLAB制作一款能够完成C/SiC复合材料空气耦合超声检测数据分析的软件,核心功能包括:闸门重设C扫成像、特征成像、神经网络训练、基于神经网络技术的材料状态识别成像,等等。