面向CFRP层板缺陷与铺层方向的红外热波雷达成像检测关键技术研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51173034
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    55.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0302.高分子材料物理
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

CFRP层板制备和使用过程中产生的各种类型与尺度的缺陷或损伤会严重影响使用性能和造成危害。CFRP层板铺层方向直接影响层板的强度、刚度及疲劳行为,其检测仍是无损检测的难点与挑战。本项目旨在对CFRP层板缺陷及铺层方向的红外热波雷达成像高效可靠检测新技术进行探讨和研究。研究线性调频热流在CFRP层板中的传递机制和及其与不连续结构相互热作用的热学物理特征;研究CFRP层板表面热波雷达信号热累积相干项消除与噪声干扰抑制的数学方法及时频域特征与内部缺陷、铺层方向之间的内在关系;深入研究CFRP性能、缺陷类型、尺度范围及铺层方向对红外热波雷达成像检测的影响与规律,确定适用范围及局限性;研究基于表面热波雷达信号时频域特征分析的缺陷判定准则和缺陷特性、位置、边界及尺寸与铺层方向的识别方法。为CFRP层板缺陷与铺层方向的高效可靠检测提供新方法,为其在碳纤维复合材料无损检测与质量评价中得到应用奠定基础。

结项摘要

碳纤维增强复合材料(Carbon Fiber Reinforced Polymer,CFRP)层板在成型与使用过程中,受工艺与工作环境影响,易产生孔隙、纤维断裂、分层、脱粘等缺陷,人工铺层易出现纤维层错铺等问题。CFRP层板缺陷或纤维层铺错将严重影响CFRP层板制件使用性能及寿命,在生产过程中迫切需要简单、有效、快速的无损检测方法实现对CFRP层板缺陷与铺层方向的可靠检测。.红外热波雷达成像检测技术将红外热波成像与雷达探测技术相结合,有效提高热波信号带宽和信噪比,具有抗干扰能力强、检测范围大、灵敏度高等优势,为CFRP层板缺陷与铺层方向检测提供了一种新方法。本项目开展面向CFRP层板缺陷与铺层方向的红外热波雷达成像检测技术研究。研究了Chirp调制热流作用CFRP层板的热传递过程及温度场分布,仿真确定了热波雷达信号的时频域响应特征。提出了基于希尔伯特变换瞬时特性时域积分与双路Chirp锁相相关的特征提取算法。分析了检测参数与缺陷几何特征对热波雷达信号特征的影响与规律;探讨了铺层方向检测的可行性,仿真分析了检测参数与铺层方向对热波雷达信号特征分布的影响与规律,为相关试验研究提供了理论基础;研制了调制激光激励红外热波雷达成像检测系统。通过检测试验研究了检测参数、缺陷几何特征与铺层方向对热波雷达信号响应特征的影响及规律,分析了各种特征提取算法(相关算法、瞬时特性时域积分与双路Chirp锁相相关)的优势,验证了仿真分析的正确性,确定了合理检测参数范围;提出了缺陷判定准则和缺陷位置、边界及尺寸识别方法,并基于POD(Probability of Detection)分析,研究了检测参数、特征提取算法对POD水平的影响与规律。获得了不同缺陷阈值下,红外热波雷达成像检测CFRP层板缺陷尺度范围和检测工艺参数;研究了基于有限元修正与数值优化的CFRP层板缺陷与铺层方向的识别方法。采用模拟退火与Nelder-Mead算法的混合方法实现了CFRP层板缺陷直径与深度的识别,对直径在8~12mm,深度在0.6~2.0mm范围内的模拟缺陷,直径与深度的误差均<6%;检测7层CFRP层板铺层角度最大误差<6°。.本项目研究为CFRP层板缺陷及铺层方向的可靠准确检测提供了新方法和新技术,也为红外热波雷达成像检测技术在碳纤维复合材料无损检测与评价的工程应用奠定基础,具有重要科学意义和实际应用价值。

项目成果

期刊论文数量(17)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Inverse methodology for identification the thermal diffusivity and subsurface defect of CFRP composite by lock-in thermographic phase (LITP) profile reconstruction
通过锁定热成像相 (LITP) 轮廓重建识别 CFRP 复合材料热扩散率和次表面缺陷的逆向方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Composite Structures
  • 影响因子:
    6.3
  • 作者:
    Liu Junyan;Wang Fei;Liu Yang;Wang Yang
  • 通讯作者:
    Wang Yang
Inverse heat transfer approach for nondestructive estimation the size and depth of subsurface defects of CFRP composite using lock-in thermography
使用锁定热成像技术无损评估 CFRP 复合材料表面下缺陷的尺寸和深度的逆传热方法
  • DOI:
    10.1016/j.infrared.2015.06.005
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Infrared Physics &amp; Technology
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Gong Jinlong;Liu Junyan;Wang Fei;Wang Yang
  • 通讯作者:
    Wang Yang
Defects&#39; geometric feature recognition based on infrared image edge detection
缺陷
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Infrared Physics &amp; Technology
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Tang Qingju;Wang Yang;Lu Yumei;Zhang Zhiping
  • 通讯作者:
    Zhang Zhiping
牙齿组织光热动态特性仿真与试验研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Acta Physica Sinica
  • 影响因子:
    1
  • 作者:
    王飞;王晓春;马莹;王扬
  • 通讯作者:
    王扬
Research on the quantitative analysis of subsurface defects for non-destructive testing by lock-in thermography
锁定热成像无损检测亚表面缺陷定量分析研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    NDT &amp; E International
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Junyan L.;Qingju T.;Xun L.;Yang W.
  • 通讯作者:
    Yang W.

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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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