CN101813669A - 基于非线性声学和时间反转原理板材缺陷及损伤识别方法 - Google Patents

Abstract

基于非线性声学和时间反转原理板材缺陷及损伤识别方法，现有的方法对于材料中小裂纹的探测，往往难以得到令人满意的结果，从而降低了它的准确度和灵敏性。本发明包括步骤：(1)发射换能器激励信号：在被测板材上布置一定数量换能器阵列，由任意波形信号发生器产生两个脉冲信号，作为激励信号；(2)时间反转窗信号的选择：由接收换能器接收步骤(1)在介质中的传播信号：对接收到的信号进行非线性谱分析，将选择非线性特征参数的时间窗信号进行时间反转；(3)获得的聚焦信号：将步骤(2)中的时间反转后的信号再次加载到发射换能器阵列，在接收处接收到聚焦信号；(4)缺陷或损伤识别评价：对步骤(3)中的聚焦信号进行分析，找出缺陷或损伤与非线性特征参数的关系。本发明用于对板形结构件进行检测识别。

Description

基于非线性声学和时间反转原理板材缺陷及损伤识别方法

技术领域：

本发明涉及的是无损检测领域，具体涉及一种基于非线性声学调制波谱技术和时间反转原理的板材缺陷及损伤识别方法。

背景技术：

板材结构在航空航天、汽车工业及土木工程等领域有着极为广泛的应用，并发挥着不可或缺的作用。由于板材在成形和使用过程中会产生缺陷或损伤，当这些缺陷或损伤位于板厚中间时，肉眼是很难发现的，随着外部加载以及环境的变化，可能一起内部细小缺陷源的扩展，从而造成疲劳损伤事故。因此，对板形结构件进行检测识别十分必要的。

超声无损检测就是目前被广泛使用的方法之一。但现有的超声方法主要采用声速、阻抗、声压等线性声学参量实现裂纹识别，这一理论的特点是在小振幅声波的假定下对非线性声波方程进行线性化的近似处理。虽然简化了分析过程，但超声波在板材结构中传播的复杂性，对于材料中小裂纹的探测，往往难以得到令人满意的结果，从而降低了它的准确度和灵敏性。此外，超声波在介质中做阻尼振动，随着声波在介质中传播距离的增加，其能量也随之衰减，经介质传播后的声学信号已非常微弱，信噪比不高，与缺陷有关的声学特征也就很难检测，因而，加大了超声波对微小缺陷或损伤识别的难度。

在非线性声学中，通常用非线性参数B/A来表征介质的非线性效应大小，非线性声学参数源自介质中声压随密度变化或交替地随声速变化的物态方程的泰勒级数展开中二阶项系数与线性项系数之比，它决定产生的二阶谐波的幅度，反应介质的动态特性。一般来说，非线性参数B/A常用于液体与生物介质或组织的非线性效应表征。而对于固体，由于它结构的特殊性，固体介质的非线性与它的弹性系数相关联，固体介质的非线性一般通过三阶弹性系数来描述，当金属结构出现疲劳损伤时，固体介质弹性系数随之产生变化。因而，通过测量三阶弹性系数(third-order elastic constant，TOE)，可对金属的缺陷和疲劳损伤提供信息。但由于固体中的三阶弹性系数直接测量，难度很大，后来，有科学家分别从离散的模型和连续介质模型出发，得到了一维非线性波动方程，推导出固体介质的弹性系数与非线性系数的关系，借助超声非线性系数β来表征固体材料的微观结构变化情况，但方程中各阶谐波是交叉的，边界条件也有交叉项，这使得非线性系数β求解困难，其数学计算也相当繁重。而且，非线性声学理论目前尚不明确，在非线性声学领域中还存在若干争议的问题，非线性系数β尚不能对材料和结构件中的缺陷或损伤提供定量的、准确的信息。

传统的时间反转法主要是基于线性声学，把超声波波形的传播变化归结于非均匀介质中的线性散射。经验证明：微缺陷是非线性散射过程中产生高次谐波的起因，而不是“线性”散射的影响。线性时间反转法的主要特点是：记录声波在材料中的反射、折射和模式转换等信号经时间反转后重新发射，而且存储和时间反转有用的信息量越多，聚焦的效果就会越好。但是，如果板中缺陷的非线性使得时间反转规则的对称性被打破时，那么能量就不会在所希望的地方聚焦。此外，原始脉冲的非对称性，也会把实验中出现的在时间和空间上的虚像隐藏起来，这种现象导致了时间空间上的衍射效应。

发明内容：

本发明的目的是提供一种基于非线性声学调制波谱技术和时间反转原理的板材缺陷及损伤识别方法，目的在于克服现有超声检测对板材结构中微小缺陷或损伤识别能力不高，同时避免了超声导波在板材中传播时的复杂特性所带来的应用局限性，简化了非线性特征参数提取方法，并利用时间反转原理使非线性特征参数得到加强，提高信噪比。综合利用非线性调制波谱技术和时间反转原理，实现板材中的缺陷和损伤的精准识别。

为实现上述目的，本发明的技术方案是提供一种基于非线性声学调制波谱技术和时间反转原理的板材缺陷及损伤识别方法，步骤包括：

(1)发射换能器激励信号：

在被测板材上布置一定数量换能器阵列，由任意波形信号发生器产生两个不同中心频率超声脉冲信号，并且同时分别加载到两个发射换能器，作为激励信号；

(2)时间反转窗信号的选择：

由接收换能器接收步骤(1)在介质中的传播信号：对接收到的信号进行非线性谱分析，若被测介质中无任何缺陷，则不会出现调制频谱，检测就此结束，如果被测介质有缺陷或损伤，选择仅包含非线性特征参数的时间窗信号，非线性窗宽为一个衰减周期，将选择非线性特征参数的时间窗信号进行时间反转；

(3)获得的聚焦信号：

将步骤(2)中的时间反转后的信号再次加载到发射换能器阵列，在接处接收到聚焦信号，经过时间反转后的非线性声学特征调制频率信号得到增强；

(4)缺陷或损伤识别评价

对步骤(3)中的聚焦信号进行分析，找出缺陷或损伤与非线性特征参数的关系。

本发明的有益效果：

1.利用非线性声学特征来识别缺陷尤其是对微小裂纹的识别将大大优于线性声学方法，而且避免解析非线性声学波动方程的复杂性，简化了非线性特征参数提取方法。

2.时间反转原理把原来的发散的声波变成会聚声波，而且它不需要包括介质特性、换能器阵列分布特性等的先验知识，就可以自动矫正有目标和换能器之间不均匀性而产生的相位畸变(时延的差异)，提高信噪比。

3.时间反转法用于非均匀介质声束传播具有优异的自聚焦性能，其本身已具备一定异构材质的识别能力，与非线性调制波谱技术相结合，有助于实现板材中的缺陷和损伤的精准识别与评价。

4.非线性频谱分析技术的基础是测量和分析由于微观结构中的线性应力-应变的局部损伤产生的宏观特性，也就是利用不同中心频率的两列超声脉冲波激励被测介质，与介质间产生非线性相互作用，即一列声波在介质中传播时改变了介质的平衡性质，致使另一列声波在扰动的介质中传播，使得两列不同频率的脉冲波相互作用，引起波形的畸变，而超声波与介质间的非线性作用源自于晶体缺陷、微观结构的变化(损伤)，结果使原来为相互独立两列单频的声波逐渐畸变为高次谐波之外，还会产生明显的调制频谱，也就是两列激励声波频率之差(差频波)和两频率之和(和频波)。同样，当声波信号经过非线性频谱分析时，出现了调制频谱即可认定板材中存在缺陷或损伤。由于板材内部的弹性力源于原子间的作用力，在没有缺陷或损伤的区域，两列声波传播过程中的主要受原子间非线性畸变影响，产生调制频率的能量幅度较低，而当板材中出现微小缺陷或损伤时，两列声波传播过程的非线性主要靠数量级更大的局部体积缺陷，并且完全大大超过了原来体积较小的原子非线性效应，从而产生的能量幅度更高、更大，非线性声学特征更易被测量。

5.在进行缺陷检或损伤识别时，选择非线性时间反转窗，即只对非线性调制频谱信号实施时间反转处理，将其重新发射到被测介质中；重新发射的声波信号就会在有缺陷或损伤的区域形成干涉，从而使超声波的更准确的聚焦在缺陷或损伤区域，即在缺陷或损伤区域出现最大聚焦峰值，这个区域正是引起非线性调制频谱的地方，而在远离缺陷或损伤的区域，非线性主要是原子间非线性畸变，产生调制频率的能量幅度较低，由此可准确判断出缺陷或损伤的位置及大小。

附图说明：

附图1是本发明方法的识别系统构成示意图；

附图2是激励声源高频信号时域波形图。

附图3是激励声源高频信号频域波形图。

附图4是激励声源低频信号时域波形图。

附图5是激励声源低频信号频域波形图。

附图6是接收器接收到时域波形图。

附图7是对图6中时域波形进行非线性谱分析图。

附图8是调制频率和频波时域波形图。

附图9是时间反转后和频波时域波形图。

附图10是调制频率和频波聚焦时域波形图。

附图11是和频波聚焦信号时频分析图。

附图12是和频波聚焦能量与位移的关系图。

附图13是差频波聚焦能量与位移的关系图。

附图14是全信号聚焦能量与位移的关系图。

具体实施方式：

下面结合附图举例，实验中选择的板材为2024铝合金板材，试样长×宽×厚为85×80×3mm，通过疲劳裂纹试验机预制出通透板厚的长为4mm左右的疲劳微裂纹。对本发明进行更详细的描述：

实施例1：

基于非线性声学和时间反转原理板材缺陷及损伤识别方法，步骤包括：

(1)发射换能器激励信号：

在被测板材上布置一定数量换能器阵列，由任意信波形号发生器产生两个不同中心频率超声脉冲信号，并且同时分别加载到两个发射换能器，作为激励信号，其时域波形图如图2，图3，图4，图5所示。

(2)时间反转窗信号的选择：

由接收换能器接收步骤(1)在介质中的传播信号，窗宽为一个衰减周期，如图6所示，对接收到的信号进行非线性谱分析，如图7所示。通过软件滤波选则非线性特征参数信号，这里选择和频调制频率信号fH+fL，如图8所示。将选择非线性特征参数的时间窗信号进行时间反转，如图9所示。

(3)获得的聚焦信号：

将步骤(2)中的时间反转后的信号再次加载到发射换能器阵列，在接处接收到聚焦信号，如图10所示，从图10中不难看出，经过时间反转后的调制频率信号得到增强，主副瓣比值明显增加，提高了信噪比。如图11所示，对聚焦信号进行时频联合分析可知，能量主要集中在峰值处，这进一步证实了时间反转自聚焦聚焦增益效果明显。

(4)缺陷或损伤识别评价

步骤(3)中的聚焦信号只包含非线性特征参数；利用接收器对被测样板进行扫描，重复步骤(1)-步骤(3)，可以确定出缺陷或损伤的出现的位置和区域，如图12所示，在缺陷区域调制频率能量最大。

在步骤(2)中，非线性特征参数也可以选择差频调制信号fH-fL，仅对差频信号进行时间反转，同样进行步骤(3)和步骤(4)。扫描结果如图13所示。

在进行缺陷检或损伤识别时，选择非线性时间反转窗，即只对非线性调制频谱信号实施时间反转处理，将其重新发射到被测介质中；重新发射的声波信号就会在有缺陷或损伤的区域形成干涉，从而使超声波的更准确的聚焦在缺陷或损伤区域，即在缺陷或损伤区域出现最大聚焦峰值，这个区域正是引起非线性调制频谱的地方，而在远离缺陷或损伤的区域，非线性主要是原子间非线性畸变，产生调制频率的能量幅度较低，由此可准确判断出缺陷或损伤的位置及大小。

图14是在缺省步骤(2)，即没有提取非线性特征参数信号的情况下得到的时间反转后能量聚焦信号与位移的关系。对比图12或图13可知，未滤波而直接时间反转后的聚焦信号没有明显的规律可循，从图3(b)很难找到能反映出裂纹位置的任何信息。这也说明在进行时间反转前，必须进行频谱分析和滤波以便选择较合理的时间反转窗。

本发明的基本原理是：

本发明方法综合利用非线性调制波谱对缺陷或损伤的敏感性和时间反转原理的自聚焦特性，使得与缺陷或损伤相关的非线性特征信号经时间反转后得到增强，提高了信噪比，实现对板材缺陷或损伤的精准识别。

结合以下数学公式进一步说明本发明：

在非线性声学中，当介质中没有缺陷或损伤时，声波在介质中传播可用一维情况下的应力σ与应变ε的关系来描述，由广义胡克定律可知：

σ＝E₀ε(1-βε-δε²…)                 (3-1)

式中E₀为线性弹性模量，β为二阶非线性弹性系数，δ为三阶非线性弹性系数。

而当被测介质中出现缺陷或损伤时，介质中将会产生迟滞现象，上式(3-1)将不再成立，此时弹性模量可表示为：

$E(\mathrm{\ϵ},\stackrel{\·}{\mathrm{\ϵ}})=E_0\{1-\mathrm{\β\ϵ}-\mathrm{\δ}{\mathrm{\ϵ}}^2\·\·\·-\mathrm{\α}[\mathrm{\Δ\ϵ}+\mathrm{\Δ\ϵ}\left(t\right)\·\mathrm{sign}\left(\stackrel{\·}{\mathrm{\ϵ}}\right)]+\·\·\·\}---(3-2)$

式中β为二阶非线性系数，δ为三阶非线性系数，

表示为迟滞介质中应力与应变的关系，其中α为非线性参数，并且与由于迟滞而产生的应变有关，

为应变率，Δε为平均应变幅度，如果

则

如果

在上式(3-1)和(3-2)可以明显看出，声波在无任何缺陷或损伤和有缺陷或损伤的介质中传播时所表现的非线性是完全不同的，在无任何缺陷或损伤的介质中可经典非线性声学来描述，即(3-1)式，也就是说频率为f和幅度为Δε的声波在介质中传播时会产生2f，3f等高次谐波的非线性声学特征，其谐波幅度与(Δε)²，(Δε)³等成比例；相反，在有缺陷或损伤的介质可看作迟滞非线性系统，除了会产生声经典非线性声学中的高次谐波之外，还会受到迟滞现象的影响，因此，两列具有不同中心频率fH和fL，其声波幅度分别为Δε1和Δε2声波在有缺陷或损伤的介质中传播时，将会产生一阶调制频率fH±fL其幅度与β·Δε₁·Δε₂与成比例。

Claims (1)

1.一种基于非线性声学和时间反转原理板材缺陷及损伤识别方法，其特征是：该方法包括步骤：

(1)发射换能器激励信号：

在被测板材上布置一定数量换能器阵列，由任意波形信号发生器产生两个不同中心频率超声脉冲信号，并且同时分别加载到两个发射换能器，作为激励信号；

(2)时间反转窗信号的选择：

由接收换能器接收步骤(1)在介质中的传播信号：对接收到的信号进行非线性谱分析，若被测介质中无任何缺陷，则不会出现调制频谱，检测就此结束；如果被测介质有缺陷或损伤，选择仅包含非线性特征参数的时间窗信号，非线性窗宽为一个衰减周期，将选择非线性特征参数的时间窗信号进行时间反转；

(3)获得的聚焦信号：

将步骤(2)中的时间反转后的信号再次加载到发射换能器阵列，在接收处接收到聚焦信号，经过时间反转后的非线性声学特征调制频率信号得到增强；

(4)缺陷或损伤识别评价：

对步骤(3)中的聚焦信号进行分析，找出缺陷或损伤与非线性特征参数的关系。

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