基于全矩阵数据的相控阵超声检测技术基础研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51375027
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    80.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0511.机械测试理论与技术
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

Ultrasonic phased array for nondestructive testing has been used in aerospace, military and nuclear power industries due to its great speed, resolution and sensitivity. A novel ultrasonic phased array technique using full matrix data has been quantitatively shown to provide superior coverage, resolution and defect characterization ability. However problems on modeling and using of full matrix data for curve component and anisotropic material inspection remain unsolved. In this study a new analytical model for full matrix data of curve component and anisotropic material will be established by considering the diffusion and distortion effect of elastic wave-front. Based on this analytical model a new virtual focusing and signal processing method will be developed. In order to enhance the ability of sub-wavelength defect characterization, a reconstruction algorithm and defect characterization method in 3D for sub-wavelength will also be built. Through this research, the development of ultrasonic phased array testing technique using full matrix data will be significantly promoted. The research results will improve the nondestructive testing level in national defense field.
相控阵超声检测技术具有检测速度快、分辨力及灵敏度高等特点,已在航空航天、武器装备和核电等国防高科技领域获得应用。基于全矩阵数据的相控阵超声检测是一种全新的检测技术,具有传统相控阵超声检测技术的全部特点及更大的检测范围、更高的检测精度和更强的缺陷表征能力。然而,针对变曲率表面试件及各向异性材料的检测,该技术还存在全矩阵数据解析模型不完善及其相关的技术基础问题。为了发展和完善该项技术,本项目将考虑波阵面扩散及畸变因素的影响,建立适用于变曲率表面结构及各向异性材料的新型全矩阵数据解析模型,研究虚拟聚焦算法和接收信号处理方法;为了进一步提高微小缺陷识别能力,项目还将研究半波长缺陷重构算法及其三维特征识别方法。项目研究成果将显著促进基于全矩阵数据的相控阵超声检测技术的发展,为国防高科技领域提供更加精确、有效和可靠的无损检测技术和方法。

结项摘要

相控阵超声是一种多通道无损检测技术,与传统单通道超声检测方法相比,声束的控制更加方便、灵活,无需移动换能器便可实现二维、三维区域的检测成像,可有效解决复杂几何外形以及复杂材料性质结构件内部缺陷的检测问题。近年来一种基于全矩阵数据的阵列超声全聚焦检测新方法得到了长足发展,与常规相控阵超声检测技术相比检测精度更高、检测范围更高、对小缺陷的表征能力更强,是相控阵超声无损检测技术的未来发展趋势。为解决该技术在无法直接耦合结构以及各向异性结构检测上存在的检测问题,本项目从声学理论出发,研究并建立适用于复杂结构、各向异性材料的全矩阵数据检测理论、算法,并针对实际结构展开检测应用。首先,基于积分声学、格林函数、渐进积分理论,建立了适用于变曲率交界面结构和各向异性材料的阵列超声全矩阵数据数学解析模型,掌握了全矩阵数据采集时超声波受被测试件几何、材料属性影响后,声波传播路径、幅值衰减等声学效应的刻画方法,解析模型的计算结果精度与有限差分等纯数值仿真方法精度相近。其次,基于全矩阵数据模型提出了的合成声束虚拟聚焦控制新算法,解决了常规基于最小传播时间原理的算法在处理复杂交界面时存在的问题,提出了一种全新的全聚焦校准因子和校准方法,修正了楔块耦合检测时虚拟聚焦成像结果的不一致;提出了一种基于孔径优化的虚拟聚焦背景干扰信号滤除方法,针对具有4mm半径铝金属R型结构对上述方法进行理论应用及实验,解决了基于经典全矩阵数据成像算法全聚焦方法无法实现上述结构检测的问题。然后,基于全矩阵数据建立了全新的虚拟聚焦成像算法,分别包括基于线阵换能器动态孔径虚拟聚焦加权成像算法、基于横波波形的全聚焦成像算法、基于环形阵列换能器的虚拟聚焦检测新方法,此外基于有限元对典型缺陷的散射效应进行了分析。最后,针对航空发动机涡轮叶片、航天薄壁栅格型结构、复合材料层压板、钛合金增材制造结构对上述检测理论、算法进行应用研究,实现了对不同厚度(4~18mm)涡轮叶片内部0.5mm裂纹缺陷、3mm厚栅格型结构内部0.4mm裂纹缺陷、55mm厚钛合金增材制造结构内部0.8mm平底孔缺陷的准确定位、成像及定量,解决了常规超声检测方法难以解决的检测问题。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
相控阵超声后处理成像技术研究、应用和发展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    机械工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周正干;李洋;周文彬
  • 通讯作者:
    周文彬
相控阵超声水浸C扫描自动检测系统的研制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    机械工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周正干;李文涛;李洋;高翌飞
  • 通讯作者:
    高翌飞
整体叶盘叶片焊缝裂纹相控阵超声检测
  • DOI:
    10.13700/j.bh.1001-5965.2016.0683
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    北京航空航天大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    马立印;李洋;周正干
  • 通讯作者:
    周正干
相控阵超声检测方案设计关键技术及其在航空航天领域的应用
  • DOI:
    10.16356/j.1005-2615.2017.04.002
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    南京航空航天大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周正干;李尚凝;李洋
  • 通讯作者:
    李洋
矩阵换能器超声三维成像方法研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    仪器仪表学报
  • 影响因子:
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  • 作者:
    周正干;李洋;陈芳浩;周文彬
  • 通讯作者:
    周文彬

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  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
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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:
    滕升华

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AI项目解读示例

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]
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          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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