CN117589889A - 一种基于有限元模型的超声相控阵微裂纹检测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于有限元模型的超声相控阵微裂纹检测方法及系统，涉及超声检测技术领域，该方法包括以下步骤：S1、获取待检测设备的材料属性参数，建立有限元模型；S2、设定超声相控阵的初始控制参数，依据初始控制参数对待检测设备进行实际超声波相控阵检测，采集实测声波数据；S3、利用有限元模型模拟超声相控阵的声场传播；S4、将所述声场传播中的模拟声波数据与实测声波数据进行对比分析；S5、对接收到的实测声波数据进行识别；S6、依据模拟检测结果与识别定位结果对超声相控阵的检测精度以及自适应控制算法的性能进行验证。本发明基于有限元模型，实现了高度精确的微裂纹检测与定位，提高材料和结构的安全性和可靠性。
Description
技术领域
本发明涉及超声检测技术领域，尤其是涉及一种基于有限元模型的超声相控阵微裂纹检测方法及系统。
背景技术
承压设备是能够容纳和承受内部或外部压力的各种工业设备和容器。这些设备通常用于存储、输送、处理或加工液体或气体，并且必须设计得足够坚固，以防止泄漏或爆炸等危险情况发生。承压设备焊缝是连接承压设备中不同部分或组件的关键接口，必须经过仔细的设计、制造和检测，以确保设备的完整性和安全性。其应选择适当的焊接过程对于确保焊缝质量至关重要，同时选择合适的焊接材料，它必须与承压设备的材料兼容，并且具有足够的强度和耐腐蚀性。焊缝必须经过严格的检测和检验，以确保没有裂缝、孔隙或其他缺陷。常用的焊缝检测方法包括超声波检测、X射线检测、磁粉检测、涡流检测等。
承压设备焊缝的超声相控阵微裂缝检测是一种非破坏性检测方法，通过使用超声相控阵技术来检测焊缝中的微小裂缝和缺陷。这种方法在确保设备完整性和安全性方面非常重要，尤其是对于用于储存或运输压力液体或气体的容器和管道。超声相控阵（UltrasonicPhasedArray）是一种应用于超声波检测和成像的先进技术。它利用多个发射和接收元件（通常是超声波传感器或晶片）来产生和接收超声波信号，从而实现目标物体的成像和缺陷检测。相控阵技术的主要原理是通过控制每个元件的相位（信号发射和接收的时间差）来调整超声波束的方向和焦点，从而实现在不同方向和深度上的成像。
超声相控阵微裂缝检测在承压设备焊缝的应用中是一种先进的非破坏性检测技术，但它仍然存在一些缺陷和改进的空间，例如，超声相控阵技术对于检测非常小的微裂缝或微小缺陷的能力仍然有限，超声相控阵技术相对复杂，需要高度训练和经验的操作员来执行检测和数据分析。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于有限元模型的超声相控阵微裂纹检测方法及系统。
第一方面，本发明提供了一种基于有限元模型的超声相控阵微裂纹检测方法，该方法包括以下步骤：
S1、获取待检测设备的材料属性参数，建立有限元模型，再通过有限元网格插入裂纹元素的方式进行模拟微裂纹的缺陷建模；
S2、设定超声相控阵的初始控制参数，依据初始控制参数对待检测设备进行实际超声波相控阵检测，并实时采集实测声波数据；
S3、利用有限元模型模拟超声相控阵的声场传播，执行模拟微裂纹的检测，并记录模拟检测过程中的模拟声波数据；
S4、将模拟声波数据与实测声波数据进行对比分析，再利用自适应控制算法对超声相控阵的控制参数进行自适应调节；
S5、对接收到的实测声波数据进行识别，实现待检测设备中存在的微裂纹数量、位置、尺寸及类型的识别定位；
S6、依据模拟检测结果与识别定位的结果对超声相控阵的检测精度以及自适应控制算法的性能进行验证，并依据验证结果进行优化迭代。
进一步地，获取待检测设备的材料属性参数，建立有限元模型，再通过有限元网格插入裂纹元素的方式进行模拟微裂纹的缺陷建模包括以下步骤：
S11、获取待检测设备的材料属性参数，该材料属性参数包括密度、传播声速、弹性模量、泊松比及材料吸收系数；
S12、预先设定待检测设备的尺寸属性参数，搭建该待检测设备的三维模型，再利用有限元仿真软件建立融入超声相控阵的有限元模型；
S13、将有限元模型划分若干有限元网格，且每个有限元网格的最大尺寸小于等于激励信号最小波长的十分之一；
S14、随机在有限元模型中的任一有限元网格中插入裂纹元素，形成模拟微裂纹，并记录每个模拟微裂纹的模拟裂纹参数；
S15、依据检测需求为有限元模型设定声波源的边界条件。
进一步地，设定超声相控阵的初始控制参数，依据初始控制参数对待检测设备进行实际超声波相控阵检测，并实时采集实测声波数据包括以下步骤：
S21、在待检测设备的检测安装位置布置探头阵列，设定探头阵列的初始控制参数，包括初始发射角度、初始接收设置及初始成像参数；
S22、单个探头阵列包括N个阵元，首先激发第一阵元发射超声波，其余所有阵元接收回波，并依次记录该第一阵元的接收回波数据，接收完毕后激发第二阵元发射超声波，其余所有阵元接收回波，并依次记录该第二阵元的接收回波数据，依次类推，直至激发至第N阵元，并记录所有阵元的接收回波数据，得到一个N×N的全矩阵数据集；
S23、利用全矩阵数据集计算每个阵元超声回波幅值，作为实测声波数据，并利用超声回波幅值建立二维成像。
进一步地，利用全矩阵数据集计算每个阵元超声回波幅值，作为实测声波数据，并利用超声回波幅值建立二维成像包括以下步骤：
S231、按照探头阵列内部阵元的排列将待检测设备的待检测表面划分为N×N个检测点，利用回波幅值公式计算每个检测点的超声回波幅值，该回波幅值公式的表达式为：
；
式中，E xi，yj 表示第i阵元发射、第j阵元接收的超声回波叠加至第k个检测点的幅值；xi，xj分别表示第i阵元与第j阵元的横坐标；N表示阵元的个数；F k 表示第k个检测点的超声回波幅值；t k 表示声波从第i阵元发射经过第k个检测点达到第j阵元所需时间；
S232、利用回波幅值公式计算同时间段内待检测设备的待检测表面内的每一个检测点的超声回波幅值，作为实测声波数据，并利用所有的超声回波幅值建立待检测设备的二维成像。
进一步地，将模拟声波数据与实测声波数据进行对比分析，再利用自适应控制算法对超声相控阵的控制参数进行自适应调节包括以下步骤：
S41、在模拟声波数据与实测声波数据中截取未检测微裂缝缺陷时的片段，分别作为模拟片段数据与实测片段数据；
S42、将模拟片段数据与实测片段数据进行对比分析，并将最小化差异与最大化信噪比作为优化目标构造成本函数；
S43、利用梯度下降算法自动调整超声相控阵的控制参数以最小化成本函数，并依据实时分析结果实现控制参数的自适应调节。
进一步地，利用梯度下降算法自动调整超声相控阵的控制参数以最小化成本函数，并依据实时分析结果实现控制参数的自适应调节包括以下步骤：
S431、定义学习率，并利用微分偏导数计算成本函数的梯度值；
S432、获取初始控制参数，利用梯度下降规则进行成本函数的最小化计算，实现超声相控阵控制参数的更新；
S433、重复迭代步骤S432直至达到成本函数的收敛条件；
S434、将优化后的控制参数应用于超声相控阵中。
进一步地，对接收到的实测声波数据进行识别，实现待检测设备中存在的微裂纹数量、位置、尺寸及类型的识别与定位包括以下步骤：
S51、利用实测声波数据与其形成的二维成像识别待检测设备存在的微裂纹数量与位置，并计算每个微裂纹的长度、宽度、深度及面积；
S52、利用泰勒公式建立待检测设备的内应力公式；
S53、利用微裂纹的尺寸计算每个微裂纹处的内应力及其应力，并通过方向与数值判断该微裂纹的类型。
进一步地，利用泰勒公式建立待检测设备的内应力公式包括以下步骤：
S521、将待检测设备的微裂纹损伤跟随外界应力的运动变化类比为弹簧应力变化，并设定扩展弹簧刚度的线性常数；
S522、以泰勒公式为基础建立微裂纹的内应力公式，该内应力公式为；
；
式中，R表示待检测设备微裂纹处的内应力；H表示微裂纹处的尺寸变化量；K 0 表示扩展弹簧刚度的线性常数；K 1 表示扩展刚度系数的二阶非线性项，o（·）表示高阶无穷小。
进一步地，利用微裂纹的尺寸计算每个微裂纹处的内应力及其应力，并通过方向与数值判断该微裂纹的类型包括以下步骤：
S531、提取超声相控阵的控制参数中的声波角频率与回波时间间隔，计算每个微裂纹处尺寸变化量，尺寸变化量表达式为：
；
式中，H表示微裂纹的尺寸变化量；a与b分别表示微裂纹的长度与宽度；表示超声相控阵的声波角频率；t表示回波时间间隔；x表示声波传播距离；u表示声波粒子位移；x 0表示微裂纹在待检测设备的待检测表面的位置；
S532、将微裂纹的尺寸形变量代入内应力公式中，计算该微裂纹处的内应力，再将该微裂纹处的面积与内应力相乘得到应力；
S533、依据每个微裂纹及其应力方向与大小判断该微裂纹的类型。
第二方面，本发明还提供了一种基于有限元模型的超声相控阵微裂纹检测系统，该系统包括：有限元模型模块、超声相控阵模块、模拟传播检测模块、自适应调节模块、微裂纹识别模块及验证优化模块；
其中，有限元模型模块，用于建立有限元模型，通过有限元网格插入裂纹元素的方式进行模拟微裂纹的缺陷建模；
超声相控阵模块，用于利用初始控制参数对待检测设备进行实际超声波相控阵检测，并实时采集实测声波数据；
模拟传播检测模块，用于利用有限元模型模拟超声相控阵的声场传播，执行模拟微裂纹的检测；
自适应调节模块，用于将模拟声波数据与实测声波数据进行对比分析，再利用自适应控制算法对超声相控阵的控制参数进行自适应调节；
微裂纹识别模块，用于对接收到的实测声波数据进行识别，实现待检测设备中存在的微裂纹数量、位置、尺寸及类型的识别定位；
验证优化模块，用于依据模拟检测结果与识别定位结果对超声相控阵的检测精度以及自适应控制算法的性能进行验证，并依据验证结果进行优化迭代。
本发明的有益效果为：
1、通过基于有限元模型的超声相控阵微裂纹检测实现了高度精确的微裂纹检测与定位，通过模拟与实测数据的对比分析，结合自适应控制算法，提高了检测精度和鲁棒性；可以更准确地识别微裂纹的数量、位置、尺寸和类型，有助于提高材料和结构的安全性和可靠性，同时为非破坏性检测领域带来了技术改进和创新。
2、通过获取待检测设备的材料属性参数，有限元模型能够更准确地模拟实际材料的声学特性，提高了仿真的真实性，在建立三维模型并在有限元模型中插入裂纹元素，模拟微裂纹的缺陷建模，使仿真更接近实际，有助于精确模拟裂纹检测场景；而根据检测需求设定声波源的边界条件，可以定制化地模拟不同检测情况，提高了仿真的适用性和灵活性，从而有助于更好地理解待检测设备的声学特性，提高了微裂纹检测的准确性和可靠性。
3、通过对比分析模拟声波数据与实测声波数据，实现了对微裂纹检测过程的模拟与实际数据的校准，从而提高了仿真结果的可信度；其次，构造成本函数以最小化差异和最大化信噪比，有助于优化超声相控阵的控制参数，使其在实际检测中更精确地识别微裂纹信号并降低背景噪音的影响；最后，采用梯度下降算法进行自适应调节，提高了超声相控阵检测性能的稳定性和鲁棒性，使其能够适应不同检测场景和条件。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是根据本发明实施例的一种基于有限元模型的超声相控阵微裂纹检测方法的流程图；
图2是根据本发明实施例的一种基于有限元模型的超声相控阵微裂纹检测系统的系统原理框图。
附图标号：1、有限元模型模块；2、超声相控阵模块；3、模拟传播检测模块；4、自适应调节模块；5、微裂纹识别模块；6、验证优化模块。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
请参阅图1，提供了一种基于有限元模型的超声相控阵微裂纹检测方法，该方法包括以下步骤：
S1、获取待检测设备的材料属性参数，建立有限元模型，再通过有限元网格插入裂纹元素的方式进行模拟微裂纹的缺陷建模。
在本发明的描述中，获取待检测设备的材料属性参数，建立有限元模型，再通过有限元网格插入裂纹元素的方式进行模拟微裂纹的缺陷建模包括以下步骤：
S11、获取待检测设备的材料属性参数，该材料属性参数包括密度、传播声速、弹性模量、泊松比及材料吸收系数。
密度：材料的质量密度，通常以千克每立方米（kg/m）为单位。
传播声速：材料中声波传播的速度，以米每秒（m/s）为单位。
弹性模量：材料的弹性刚度，衡量了材料对外部应力的响应，通常以帕斯卡（Pa）为单位。
泊松比：材料的泊松比描述了材料在受力时的变形特性，是一个无单位的比例。
材料吸收系数：衡量材料对声波的吸收程度，通常以分贝每米（dB/m）为单位。
S12、预先设定待检测设备的尺寸属性参数，搭建该待检测设备的三维模型，再利用有限元仿真软件建立融入超声相控阵的有限元模型。
根据待检测设备的实际尺寸，包括长度、宽度、高度等几何参数，以确定模型的整体大小和形状。利用计算机辅助设计（CAD）软件或三维建模工具，根据上述尺寸属性参数创建待检测设备的三维几何模型，精确地反映待检测设备的外部形状和几何特征。为了进行有限元分析，需要定义待检测设备的材料属性。这包括设置材料的密度、传播声速、弹性模量、泊松比等参数，以描述材料的声学性质和机械性质。将创建的三维模型导入有限元仿真软件中，通常支持各种三维文件格式（如STL、IGES等）。
S13、将有限元模型划分若干有限元网格，且每个有限元网格的最大尺寸小于等于激励信号最小波长的十分之一。
S14、随机在有限元模型中的任一有限元网格中插入裂纹元素，形成模拟微裂纹，并记录每个模拟微裂纹的模拟裂纹参数。
其中，模拟裂纹参数通常包括：
裂纹的长度（或深度）：裂纹的尺寸，可以是随机生成的值或根据特定的分布规律。
裂纹的方向：裂纹的倾斜角度或方向。
裂纹的位置：裂纹元素在模型中的坐标位置。
裂纹的形状：裂纹的几何形状，如直线裂纹或曲线裂纹。
S15、依据检测需求为有限元模型设定声波源的边界条件。
首先，需要确定声波源的位置，即声源放置在模型的哪个区域或坐标位置上。声源通常位于模型的表面或模型内部，具体位置取决于实验设计和检测需求。再确定要模拟的声波信号类型，例如，是脉冲信号还是连续波信号，以及其频率和振幅等参数。然后，根据声波源的位置和信号类型，为有限元模型的相应边界或表面添加适当的边界条件，这些条件通常包括：
位移边界条件：模拟声波源的振动，可以通过在声波源位置施加位移或速度边界条件来实现。
压力边界条件：模拟声波源产生的压力波，可以通过在声波源位置施加压力边界条件来实现。
驱动信号：定义声波源产生的驱动信号，包括信号的时域和频域特性。
利用有限元仿真软件对声波信号在模型内的传播进行仿真，声波信号将根据边界条件在模型中传播，与模拟微裂纹相互作用，并产生相应的声波响应。在模拟过程中，记录声波响应数据，包括声压、位移或速度等信息，以便后续分析和比较。
通过设定适当的声波源边界条件，可以模拟声波在待检测设备中传播的过程，进而评估检测方法的性能以及微裂纹的检测结果。这有助于优化声波检测策略，并提前发现潜在的问题，以改进检测精度和可靠性。
S2、设定超声相控阵的初始控制参数，依据初始控制参数对待检测设备进行实际超声波相控阵检测，并实时采集实测声波数据。
在本发明的描述中，设定超声相控阵的初始控制参数，依据初始控制参数对待检测设备进行实际超声波相控阵检测，并实时采集实测声波数据包括以下步骤：
S21、在待检测设备的检测安装位置布置探头阵列，设定探头阵列的初始控制参数，包括初始发射角度、初始接收设置及初始成像参数。
初始发射角度：确定超声波的发射方向。不同的角度可以用于探测不同深度的缺陷。
初始接收设置：设置接收通道的参数，如增益、带宽等，以优化信号接收和噪声抑制。
初始成像参数：如果使用成像技术，需要设置成像参数，如焦点位置、扫描速度等。
S22、单个探头阵列包括N个阵元，首先激发第一阵元发射超声波，其余所有阵元接收回波，并依次记录该第一阵元的接收回波数据，接收完毕后激发第二阵元发射超声波，其余所有阵元接收回波，并依次记录该第二阵元的接收回波数据，依次类推，直至激发至第N阵元，并记录所有阵元的接收回波数据，得到一个N×N的全矩阵数据集。
S23、利用全矩阵数据集计算每个阵元超声回波幅值，作为实测声波数据，并利用超声回波幅值建立二维成像。
在本发明的描述中，利用全矩阵数据集计算每个阵元超声回波幅值，作为实测声波数据，并利用超声回波幅值建立二维成像包括以下步骤：
S231、按照探头阵列内部阵元的排列将待检测设备的待检测表面划分为N×N个检测点，利用回波幅值公式计算每个检测点的超声回波幅值，该回波幅值公式的表达式为：
；
式中，E xi，xj 表示第i阵元发射、第j阵元接收的超声回波叠加至第k个检测点的幅值，xi，xj分别表示第i阵元与第j阵元的横坐标，N表示阵元的个数，F k 表示第k个检测点的超声回波幅值，t k 表示声波从第i阵元发射经过第k个检测点达到第j阵元所需时间。
其中，t k 的表达式为：
；
式中，x k ，y k 分别表示第k个检测点的横坐标与纵坐标，S表示超声波在待检测设备中的传播速度。
S232、利用回波幅值公式计算同时间段内待检测设备的待检测表面内的每一个检测点的超声回波幅值，作为实测声波数据，并利用所有的超声回波幅值建立待检测设备的二维成像。
一旦计算出每个检测点的超声回波幅值，这些幅值可以用来构建待检测设备的二维成像。通常的做法是在平面上将这些检测点的幅值分配到相应的像素位置，形成一个二维图像。可以根据幅值的大小，选择不同的颜色或亮度来表示超声回波的强度。同时，生成的二维成像可以在监视器上显示，供操作人员进行分析和解释，可以帮助确定检测点上是否存在微裂纹或其他缺陷，并提供其位置和强度信息。
S3、利用有限元模型模拟超声相控阵的声场传播，执行模拟微裂纹的检测，并记录模拟检测过程中的模拟声波数据。
利用有限元仿真软件，对声波从声源发射后在待检测设备内的传播进行模拟，产生模拟声波场的传播情况。在模拟声场传播过程中，在模型内的不同位置记录声波的传播情况，包括声压、声速、振幅等信息，同时利用超声回波幅值公式计算与实测声波数据相同的数据构成模拟声波数据。
S4、将模拟声波数据与实测声波数据进行对比分析，再利用自适应控制算法对超声相控阵的控制参数进行自适应调节。
在本发明的描述中，将模拟声波数据与实测声波数据进行对比分析，再利用自适应控制算法对超声相控阵的控制参数进行自适应调节包括以下步骤：
S41、在模拟声波数据与实测声波数据中截取未检测微裂缝缺陷时的片段，分别作为模拟片段数据与实测片段数据。
S42、将模拟片段数据与实测片段数据进行对比分析，并将最小化差异与最大化信噪比作为优化目标构造成本函数。
成本函数可以包含两个部分：一个用于衡量模拟数据与实际数据之间的差异，另一个用于衡量信噪比的增益，成本函数表达式如下：
成本函数J（θ）=L（模拟数据，实际数据）-λ*G（模拟数据）
式中：J（θ）是成本函数，需要优化的目标。
L（模拟数据，实际数据）是用于度量模拟数据与实际数据之间的差异的损失函数，可以使用均方误差（MeanSquaredError，MSE）或其他适当的损失函数。
λ是一个正数，用于控制信噪比增益的权重。λ的值越大，对信噪比的优化更加重要。
G（模拟数据）是一个用于度量模拟数据的信噪比增益的函数。
其中，信噪比增益可以定义为信号能量与噪声能量之比。在声波检测中，信号通常对应于我们感兴趣的声波部分，噪声则是背景干扰或不感兴趣的声波部分。信噪比增益G可以定义为：
G（模拟数据）=（信号能量/噪声能量）
其中信号能量和噪声能量可以通过适当的信号处理方法计算得到。通常，信号能量可以通过计算声波的幅值平方在一定时间或空间范围内的积分来估计，噪声能量可以通过类似的方式计算。
综合考虑成本函数J，梯度下降算法将尝试在最小化模拟数据与实际数据之间的差异的同时，最大化信噪比增益。调整λ的值可以调节这两个目标之间的权衡。最终的优化过程将在参数θ的不断调整中实现。
S43、利用梯度下降算法自动调整超声相控阵的控制参数以最小化成本函数，并依据实时分析结果实现控制参数的自适应调节。
在本发明的描述中，利用梯度下降算法自动调整超声相控阵的控制参数以最小化成本函数，并依据实时分析结果实现控制参数的自适应调节包括以下步骤：
S431、定义学习率，并利用微分偏导数计算成本函数的梯度值。
S432、获取初始控制参数，利用梯度下降规则进行成本函数的最小化计算，实现超声相控阵控制参数的更新。
梯度下降规则为θ=θ-学习率×（J/θ），其中，学习率是一个正数，用于控制参数更新的步长。
S433、重复迭代步骤S432直至达到成本函数的收敛条件。
S434、将优化后的控制参数应用于超声相控阵中。
S5、对接收到的实测声波数据进行识别，实现待检测设备中存在的微裂纹数量、位置、尺寸及类型的识别与定位。
在本发明的描述中，对接收到的实测声波数据进行识别，实现待检测设备中存在的微裂纹数量、位置、尺寸及类型的识别与定位包括以下步骤：
S51、利用实测声波数据与其形成的二维成像识别待检测设备存在的微裂纹数量与位置，并计算每个微裂纹的长度、宽度、深度及面积。
在本发明的描述中，采用图像处理和分析技术，如边缘检测、区域分割、连通组件分析等，来检测和识别图像中的微裂纹。一旦识别了微裂纹，进行进一步的测量，微裂纹的长度、宽度、深度和面积需要通过图像分析技术来测量，通过在图像中标定参考尺寸或采用其他测量方法来实现。将识别和测量的微裂纹参数记录下来，包括位置坐标、长度、宽度、深度和面积，从而提供有关微裂纹的详细信息，有助于进一步的分析和报告。
S52、利用泰勒公式建立待检测设备的内应力公式。
在本发明的描述中，利用泰勒公式建立待检测设备的内应力公式包括以下步骤：
S521、将待检测设备的微裂纹损伤跟随外界应力的运动变化类比为弹簧应力变化，并设定扩展弹簧刚度的线性常数。
S522、以泰勒公式为基础建立微裂纹的内应力公式，该内应力公式为。
；
式中，R表示待检测设备微裂纹处的内应力，H表示微裂纹处的尺寸变化量，K 0 表示扩展弹簧刚度的线性常数，K 1 表示扩展刚度系数的二阶非线性项。o（·）表示高阶无穷小。
S53、利用微裂纹的尺寸计算每个微裂纹处的内应力及其应力，并通过方向与数值判断该微裂纹的类型。
在本发明的描述中，利用微裂纹的尺寸计算每个微裂纹处的内应力及其应力，并通过方向与数值判断该微裂纹的类型包括以下步骤：
S531、提取超声相控阵的控制参数中的声波角频率与回波时间间隔，计算每个微裂纹处尺寸变化量，尺寸变化量表达式为：
；
式中，H表示微裂纹的尺寸变化量，a与b分别表示微裂纹的长度与宽度，表示超声相控阵的声波角频率，t表示回波时间间隔，x表示声波传播距离，u表示声波粒子位移，x 0表示微裂纹在待检测设备的待检测表面的位置。
S532、将微裂纹的尺寸形变量代入内应力公式中，计算该微裂纹处的内应力，再将该微裂纹处的面积与内应力相乘得到应力。
S533、依据每个微裂纹及其应力方向与大小判断该微裂纹的类型。
在本发明的描述中，常见的微裂纹类型以及判断方法包括：
表面微裂纹：表面微裂纹是位于材料表面的裂纹，通常是由于外部应力或环境因素引起的。它们通常具有较高的应力集中，并且可以在材料的外表面观察到。判断方法包括检查微裂纹是否直接暴露在表面上，并分析应力方向是否与材料表面平行。
疲劳裂纹：疲劳裂纹是由于重复的应力循环引起的，通常呈弯曲或波浪状。判断方法包括检查微裂纹的形状是否呈现出典型的疲劳裂纹形态，以及分析应力方向是否与应力循环方向一致。
应力腐蚀裂纹：应力腐蚀裂纹是由于应力和腐蚀环境的相互作用引起的。判断方法包括检查微裂纹是否出现在腐蚀环境中，并分析应力方向和腐蚀方向之间的关系。
热裂纹：热裂纹是由于高温下的应力引起的，通常与焊接或热处理过程有关。判断方法包括检查微裂纹是否在高温区域附近，以及分析应力方向是否与温度梯度方向一致。
应力集中裂纹：应力集中裂纹是由于应力集中效应引起的，通常出现在结构中的几何不连续处。判断方法包括分析微裂纹周围的应力场，并确定是否存在应力集中区域。
S6、依据模拟检测结果与识别定位结果对超声相控阵的检测精度以及自适应控制算法的性能进行验证，并依据验证结果进行优化迭代。
请参阅图2，还提供了一种基于有限元模型的超声相控阵微裂纹检测系统，该系统包括：有限元模型模块1、超声相控阵模块2、模拟传播检测模块3、自适应调节模块4、微裂纹识别模块5及验证优化模块6。
其中，有限元模型模块1，用于建立有限元模型，通过有限元网格插入裂纹元素的方式进行模拟微裂纹的缺陷建模。
超声相控阵模块2，用于利用初始控制参数对待检测设备进行实际超声波相控阵检测，并实时采集实测声波数据。
模拟传播检测模块3，用于利用有限元模型模拟超声相控阵的声场传播，执行模拟微裂纹的检测。
自适应调节模块4，用于将模拟声波数据与实测声波数据进行对比分析，再利用自适应控制算法对超声相控阵的控制参数进行自适应调节。
微裂纹识别模块5，用于对接收到的实测声波数据进行识别，实现待检测设备中存在的微裂纹数量、位置、尺寸及类型的识别定位。
验证优化模块6，用于依据模拟检测结果与识别定位结果对超声相控阵的检测精度以及自适应控制算法的性能进行验证，并依据验证结果进行优化迭代。
综上所述，借助于本发明的上述技术方案，通过基于有限元模型的超声相控阵微裂纹检测实现了高度精确的微裂纹检测与定位，通过模拟与实测数据的对比分析，结合自适应控制算法，提高了检测精度和鲁棒性；可以更准确地识别微裂纹的数量、位置、尺寸和类型，有助于提高材料和结构的安全性和可靠性，同时为非破坏性检测领域带来了技术改进和创新。通过获取待检测设备的材料属性参数，有限元模型能够更准确地模拟实际材料的声学特性，提高了仿真的真实性，在建立三维模型并在有限元模型中插入裂纹元素，模拟微裂纹的缺陷建模，使仿真更接近实际，有助于精确模拟裂纹检测场景；而根据检测需求设定声波源的边界条件，可以定制化地模拟不同检测情况，提高了仿真的适用性和灵活性，从而有助于更好地理解待检测设备的声学特性，提高了微裂纹检测的准确性和可靠性。通过对比分析模拟声波数据与实测声波数据，实现了对微裂纹检测过程的模拟与实际数据的校准，从而提高了仿真结果的可信度；其次，构造成本函数以最小化差异和最大化信噪比，有助于优化超声相控阵的控制参数，使其在实际检测中更精确地识别微裂纹信号并降低背景噪音的影响；最后，采用梯度下降算法进行自适应调节，提高了超声相控阵检测性能的稳定性和鲁棒性，使其能够适应不同检测场景和条件。
应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
Claims (10)
1.一种基于有限元模型的超声相控阵微裂纹检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1、获取待检测设备的材料属性参数，建立有限元模型，再通过有限元网格插入裂纹元素的方式进行模拟微裂纹的缺陷建模；
S2、设定超声相控阵的初始控制参数，依据所述初始控制参数对所述待检测设备进行实际超声波相控阵检测，并实时采集实测声波数据；
S3、利用所述有限元模型模拟所述超声相控阵的声场传播，执行所述模拟微裂纹的检测，并记录模拟检测过程中的模拟声波数据；
S4、将所述模拟声波数据与所述实测声波数据进行对比分析，再利用自适应控制算法对所述超声相控阵的控制参数进行自适应调节；
S5、对接收到的所述实测声波数据进行识别，实现所述待检测设备中存在的微裂纹数量、位置、尺寸及类型的识别定位；
S6、依据模拟检测结果与识别定位的结果对所述超声相控阵的检测精度以及所述自适应控制算法的性能进行验证，并依据验证结果进行优化迭代。
2.根据权利要求1所述的一种基于有限元模型的超声相控阵微裂纹检测方法，其特征在于，所述获取待检测设备的材料属性参数，建立有限元模型，再通过有限元网格插入裂纹元素的方式进行模拟微裂纹的缺陷建模包括以下步骤：
S11、获取所述待检测设备的材料属性参数，该材料属性参数包括密度、传播声速、弹性模量、泊松比及材料吸收系数；
S12、预先设定所述待检测设备的尺寸属性参数，搭建该待检测设备的三维模型，再利用有限元仿真软件建立融入超声相控阵的有限元模型；
S13、将所述有限元模型划分若干有限元网格，且每个所述有限元网格的最大尺寸小于等于激励信号最小波长的十分之一；
S14、随机在所述有限元模型中的任一所述有限元网格中插入裂纹元素，形成模拟微裂纹，并记录每个所述模拟微裂纹的模拟裂纹参数；
S15、依据检测需求为所述有限元模型设定声波源的边界条件。
3.根据权利要求1所述的一种基于有限元模型的超声相控阵微裂纹检测方法，其特征在于，所述设定超声相控阵的初始控制参数，依据所述初始控制参数对所述待检测设备进行实际超声波相控阵检测，并实时采集实测声波数据包括以下步骤：
S21、在所述待检测设备的检测安装位置布置探头阵列，设定所述探头阵列的初始控制参数，包括初始发射角度、初始接收设置及初始成像参数；
S22、单个所述探头阵列包括N个阵元，首先激发第一阵元发射超声波，其余所有阵元接收回波，并依次记录该第一阵元的接收回波数据，接收完毕后激发第二阵元发射超声波，其余所有阵元接收回波，并依次记录该第二阵元的接收回波数据，依次类推，直至激发至第N阵元，并记录所有阵元的接收回波数据，得到一个N×N的全矩阵数据集；
S23、利用所述全矩阵数据集计算每个阵元超声回波幅值，作为实测声波数据，并利用所述超声回波幅值建立二维成像。
4.根据权利要求3所述的一种基于有限元模型的超声相控阵微裂纹检测方法，其特征在于，所述利用所述全矩阵数据集计算每个阵元超声回波幅值，作为实测声波数据，并利用所述超声回波幅值建立二维成像包括以下步骤：
S231、按照所述探头阵列内部阵元的排列将所述待检测设备的待检测表面划分为N×N个检测点，利用回波幅值公式计算每个所述检测点的超声回波幅值，该回波幅值公式的表达式为：
；
式中，E xi，xj 表示第i阵元发射、第j阵元接收的超声回波叠加至第k个检测点的幅值；
xi，xj分别表示第i阵元与第j阵元的横坐标；
N表示阵元的个数；
F k 表示第k个检测点的超声回波幅值；
t k 表示声波从第i阵元发射经过第k个检测点达到第j阵元所需时间；
S232、利用所述回波幅值公式计算同时间段内所述待检测设备的待检测表面内的每一个所述检测点的超声回波幅值，作为实测声波数据，并利用所有的所述超声回波幅值来建立所述待检测设备的二维成像。
5.根据权利要求3所述的一种基于有限元模型的超声相控阵微裂纹检测方法，其特征在于，所述将所述模拟声波数据与所述实测声波数据进行对比分析，再利用自适应控制算法对所述超声相控阵的控制参数进行自适应调节包括以下步骤：
S41、在所述模拟声波数据与所述实测声波数据中截取未检测微裂缝缺陷时的片段，分别作为模拟片段数据与实测片段数据；
S42、将所述模拟片段数据与所述实测片段数据进行对比分析，并将最小化差异与最大化信噪比作为优化目标构造成本函数；
S43、利用梯度下降算法自动调整所述超声相控阵的控制参数以最小化所述成本函数，并依据实时分析结果实现控制参数的自适应调节。
6.根据权利要求5所述的一种基于有限元模型的超声相控阵微裂纹检测方法，其特征在于，所述利用梯度下降算法自动调整所述超声相控阵的控制参数以最小化所述成本函数，并依据实时分析结果实现控制参数的自适应调节包括以下步骤：
S431、定义学习率，并利用微分偏导数计算所述成本函数的梯度值；
S432、获取所述初始控制参数，利用梯度下降规则进行所述成本函数的最小化计算，实现所述超声相控阵控制参数的更新；
S433、重复迭代步骤S432直至达到成本函数的收敛条件；
S434、将优化后的所述控制参数应用于所述超声相控阵中。
7.根据权利要求5所述的一种基于有限元模型的超声相控阵微裂纹检测方法，其特征在于，所述对接收到的所述实测声波数据进行识别，实现所述待检测设备中存在的微裂纹数量、位置、尺寸及类型的识别与定位包括以下步骤：
S51、利用所述实测声波数据与其形成的二维成像识别所述待检测设备存在的微裂纹数量与位置，并计算每个微裂纹的长度、宽度、深度及面积；
S52、利用泰勒公式建立所述待检测设备的内应力公式；
S53、利用所述微裂纹的尺寸计算每个微裂纹处的内应力及其应力，并通过方向与数值判断该微裂纹的类型。
8.根据权利要求7所述的一种基于有限元模型的超声相控阵微裂纹检测方法，其特征在于，所述利用泰勒公式建立所述待检测设备的内应力公式包括以下步骤：
S521、将所述待检测设备的微裂纹损伤跟随外界应力的运动变化类比为弹簧应力变化，并设定扩展弹簧刚度的线性常数；
S522、以泰勒公式为基础建立微裂纹的内应力公式，该内应力公式为；
；
式中，R表示待检测设备微裂纹处的内应力；
H表示微裂纹处的尺寸变化量；
K 0 表示扩展弹簧刚度的线性常数；
K 1 表示扩展刚度系数的二阶非线性项；
o（·）表示高阶无穷小。
9.根据权利要求8所述的一种基于有限元模型的超声相控阵微裂纹检测方法，其特征在于，所述利用所述微裂纹的尺寸计算每个微裂纹处的内应力及其应力，并通过方向与数值判断该微裂纹的类型包括以下步骤：
S531、提取所述超声相控阵的控制参数中的声波角频率与回波时间间隔，计算每个微裂纹处尺寸变化量，尺寸变化量表达式为：
；
式中，H表示微裂纹的尺寸变化量；
a与b分别表示微裂纹的长度与宽度；
表示超声相控阵的声波角频率；
t表示回波时间间隔；
x表示声波传播距离；
u表示声波粒子位移；
x 0表示微裂纹在待检测设备的待检测表面的位置；
S532、将所述微裂纹的尺寸形变量代入所述内应力公式中，计算该微裂纹处的内应力，再将该微裂纹处的面积与内应力相乘得到应力；
S533、依据每个所述微裂纹及其应力方向与大小判断该微裂纹的类型。
10.一种基于有限元模型的超声相控阵微裂纹检测系统，用于实现权利要求1-9任一项所述基于有限元模型的超声相控阵微裂纹检测方法，其特征在于，该系统包括：有限元模型模块、超声相控阵模块、模拟传播检测模块、自适应调节模块、微裂纹识别模块及验证优化模块；
其中，所述有限元模型模块，用于建立有限元模型，通过有限元网格插入裂纹元素的方式进行模拟微裂纹的缺陷建模；
所述超声相控阵模块，用于利用初始控制参数对待检测设备进行实际超声波相控阵检测，并实时采集实测声波数据；
所述模拟传播检测模块，用于利用所述有限元模型模拟所述超声相控阵的声场传播，执行所述模拟微裂纹的检测，并记录模拟检测过程中的模拟声波数据；
所述自适应调节模块，用于将所述模拟声波数据与所述实测声波数据进行对比分析，再利用自适应控制算法对所述超声相控阵的控制参数进行自适应调节；
所述微裂纹识别模块，用于对接收到的所述实测声波数据进行识别，实现所述待检测设备中存在的微裂纹数量、位置、尺寸及类型的识别定位；
所述验证优化模块，用于依据模拟检测结果与识别定位的结果对所述超声相控阵的检测精度以及所述自适应控制算法的性能进行验证，并依据验证结果进行优化迭代。
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