基于信号处理碳纤维复合材料孔隙率无损检测方法研究

论文摘要

碳纤维复合材料在航空航天领域中的应用十分广泛，为了保证使用的安全性，必须对材料内部孔隙的含量有清楚的了解。本文围绕碳纤维复合材料孔隙率的定量超声无损检测技术展开，研究了碳纤维复合材料内孔隙在不同孔隙率下孔隙的形态及其统计特征。探讨了信号处理技术如快速傅立叶变换、小波变换及提升框架技术等在孔隙率定量检测中的应用，完成了便携式孔隙率超声检测系统的研制。 本文首先介绍了碳纤维复合材料在各种行业的广泛应用及其应用的前景，分析了碳纤维复合材料内缺陷的种类、孔隙率检测的重要性以及孔隙率的检测现状。总结了几种常用的信号处理技术及其在超声检测中的应用，并表明了碳纤维复合材料孔隙率超声无损检测的意义。 第二章研究了时域超声检测原理并分析了影响超声衰减的因素，在此基础上推导出时域的检测模型并给出了检测的实例。引入了频率域内的检测方法，分析了不同孔隙率下超声衰减与频率的关系、频谱形状的改变以及超声衰减系数与孔隙率的关系。推导了超声波相速度的计算公式，分析了不同孔隙率下的相速度，比较了相位展开法和K-K关系式求得的相速度并分析了相速度的变化与孔隙率之间的关系。 第三章对碳纤维复合材料内的孔隙进行了微观形态的研究，利用金相显微镜对经过特殊处理的碳纤维复合材料试块表面进行观察，对孔隙的微观形态特征进行了统计和分析。介绍了便携式碳纤维复合材料孔隙率检测系统的整体设计、软件系统各个模块的设计以及硬件系统各个模块的设计，并给出了一个实际检测的实例。 第四章首先介绍了小波分析的基本理论以及小波去噪理论，然后分析了三种小波基（coif系列、sym系列和db系列）在不同的消失矩下对碳纤维复合材料的超声信号进行去噪的信噪比和均方根误差，并研究了用不同的阈值方法对碳纤维复合材料的超声信号进行去噪的信噪比和均方根误差，得出了最适合于碳纤维复合材料超声信号去噪的小波基和阈值方法。 第五章研究了利用提升框架构造小波的三个步骤，分析了Laurent多项式、Euclidean算法和传统小波用提升框架分解的步骤，并给出了用提升算法的三个基本步骤来实现几种传统的小波变换的实例。 第六章对提升算法的三个基本步骤（信号拆分、预测步和更新步）进行了进一步的分析，给出几种常用提升算法的计算公式。分析了用提升算法对超声信号进行去噪的步骤，并研究了五种不同的提升框架类型对超声信号进行去噪处理的信噪比和均方根误差，研究了采用不同的阈值方法进行去噪的信噪比和均方根误差，最终得出最适合于碳纤维复合材料超声信号去噪的提升框架类型和阈值方法。 最后对全文的工作进行了总结，并对将来进一步的工作作出展望。

论文目录

• 第一章 绪论
• 1.1 选题背景
• 1.1.1 碳纤维复合材料的广泛应用
• 1.1.2 碳纤维复合材料的常见缺陷
• 1.2 碳纤维复合材料孔隙率的检测现状
• 1.3 信号处理技术在超声检测中的应用
• 1.3.1 信号处理方法概述
• 1.3.1.1 傅立叶分析方法
• 1.3.1.2 短时傅里叶变换
• 1.3.1.3 小波变换分析
• 1.3.1.4 提升框架技术
• 1.3.1.5 自适应时频分析
• 1.3.2 信号处理技术与超声检测的结合
• 1.4 论文的主要研究内容及意义
• 1.5 论文的组织形式
• 1.6 本章小结
• 第二章 碳纤维复合材料孔隙率的时域及频域检测模型
• 2.1 孔隙率的时域检测
• 2.1.1 孔隙率时域超声检测原理及衰减因素分析
• 2.1.2 碳纤维的声衰减模型及理论关系式推导
• 2.1.3 孔隙及其他缺陷引起的超声波衰减
• 2.1.4 孔隙率的时域检测实例
• 2.2 孔隙率的频率域检测方法
• 2.2.1 超声测量
• 2.2.2 不同孔隙率下超声衰减与频率的关系
• 2.2.3 频谱形状的改变
• 2.2.4 超声衰减率与孔隙率的关系
• 2.2.5 本节结论
• 2.3 超声波相速度在孔隙率检测中的应用研究
• 2.3.1 基本理论
• 2.3.2 超声测量
• 2.3.3 不同孔隙率下的相速度
• 2.3.4 K-K关系式
• 2.3.5 相速度的变化与孔隙率的关系
• 2.3.6 本节结论
• 2.4 本章小结
• 第三章 碳纤维复合材料内孔隙形态的研究及便携式孔隙率检测系统的实现
• 3.1 碳纤维复合材料内孔隙形态的研究
• 3.1.1 实验材料与方法
• 3.1.2 图像分析
• 3.1.3 孔隙形态的统计特征
• 3.1.4 本节结论
• 3.2 便携式孔隙率检测系统的研制
• 3.2.1 系统总体
• 3.2.2 硬件系统设计
• 3.2.2.1 位置信息采集处理模块
• 3.2.2.2 超声信息采集处理模块
• 3.2.3 软件系统设计
• 3.2.3.1 数据处理模块
• 3.2.3.2 显示输出模块
• 3.2.4 检测实例
• 3.2.4.1 孔隙率的C扫查成像显示
• 3.2.4.2 孔隙率分布的直方图分析
• 3.3 本章小结
• 第四章 基于小波去噪的孔隙率检测研究
• 4.1 小波变换理论
• 4.1.1 小波变换的基本概念
• 4.1.2 多分辨率分析和 Mallat快速算法
• 4.1.3 小波包分析
• 4.1.4 双正交小波变换
• 4.2 小波去噪理论
• 4.2.1 噪声抵消的一维模型
• 4.2.2 小波变换对信号的抑制
• 4.2.3 小波去噪的一般过程
• 4.3 小波去噪在孔隙率检测中的应用研究
• 4.3.1 分解层数的选取
• 4.3.2 小波函数的选取
• 4.3.3 阈值的计算及优化
• 4.4 本章小结
• 第五章 基于提升框架的小波构造方法研究
• 5.1 引言
• 5.2 滤波器和 Laurent多项式
• 5.3 小波变换
• 5.4 提升框架方法
• 5.5 Eudidean算法
• 5.6 分解算法
• 5.7 实例
• 5.7.1 Haar小波
• 5.7.2 尺度
• 5.7.3 插值滤波器
• 5.7.4 两阶消失矩的4层正交滤波器（D4）
• 5.7.5 消失矩为3的6层正交滤波器（D6）
• 5.7.6 （9-7）滤波器
• 5.8 本章小结
• 第六章 提升框架算法研究及其在孔隙率检测中的应用
• 6.1 提升框架的算法描述
• 6.1.1 信号拆分
• 6.1.2 预测步
• 6.1.3 更新步
• 6.2 利用提升框架去噪
• 6.2.1 框架类型的选用
• 6.2.2 提升框架去噪的步骤
• 6.2.3 提升步数及框架的选取
• 6.2.4 提升去噪过程中闽值的优化
• 6.3 两种去噪方法的比较
• 6.4 本章小结
• 第七章 总结与展望
• 7.1 全文总结
• 7.2 工作展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录1: 读博期间撰写科研论文情况
• 附录2: 读博期间承担科研工作情况