陳越超， 楊辰龍， 周曉軍， 鄭慧峰

(1.浙江大學(xué)流體動力與機(jī)電系統(tǒng)國家重點實驗室 杭州，310027)(2.中國計量學(xué)院計量測試工程學(xué)院 杭州，310018)

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厚截面CFRP孔隙超聲脈沖反射檢測方法*

陳越超1， 楊辰龍1， 周曉軍1， 鄭慧峰2

(1.浙江大學(xué)流體動力與機(jī)電系統(tǒng)國家重點實驗室 杭州，310027)(2.中國計量學(xué)院計量測試工程學(xué)院 杭州，310018)

目前對碳纖維復(fù)合材料(carbon fiber reinforced plastic，簡稱CFRP)孔隙缺陷超聲檢測識別的研究主要以薄板型CFRP為對象,針對厚截面CFRP孔隙缺陷檢測的需要，提出了基于超聲脈沖反射背散射信號處理的孔隙缺陷識別方法。背散射信號特征分析結(jié)果表明,背散射信號由材料近表面共振結(jié)構(gòu)噪聲、信號指數(shù)型衰減成分、孔隙的反射和散射信號以及隨機(jī)噪聲組成。為得到孔隙的反射和散射信號，首先,利用提升小波變換良好的去噪能力除去背散射信號中的隨機(jī)噪聲;其次，設(shè)計低通濾波和自適應(yīng)濾波分別除去信號中的共振結(jié)構(gòu)噪聲和衰減成分。對實驗信號的處理結(jié)果表明，上述處理方法可以有效去除相應(yīng)信號成分。在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步提出了背散射信號幅值C掃描成像方法，將該成像方法應(yīng)用于厚截面CFRP孔隙缺陷識別，可以有效識別試塊中的含孔隙區(qū)域。

背散射信號； 濾波； 孔隙識別； 厚截面碳纖維復(fù)合材料； C掃描成像

引 言

碳纖維復(fù)合材料是一種高性能結(jié)構(gòu)材料，具有密度小、質(zhì)量輕、高強(qiáng)度、高模量以及耐疲勞等特性[1]，因而在航空航天等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。由于CFRP獨特的制造工藝，在制造和使用過程中不可避免地會出現(xiàn)孔隙、疏松、夾雜和分層等缺陷，因此對CFRP內(nèi)部缺陷的無損檢測日趨重要。孔隙作為CFRP內(nèi)最常見和最重要的微觀缺陷，其形狀大小和體積分?jǐn)?shù)對CFRP的強(qiáng)度和剛度存在重要影響[2-3]。因此，對CFRP孔隙檢測的研究成為人們關(guān)注的熱點[4]。超聲波檢測作為一種重要的無損檢測方法，廣泛應(yīng)用于CFRP孔隙檢測方法研究中。周曉軍等[5-6]對復(fù)合材料超聲衰減機(jī)理進(jìn)行研究，將超聲波在復(fù)合材料中的衰減進(jìn)行分類，進(jìn)而推導(dǎo)出了CFRP超聲衰減模型。劉繼忠等[7]在計算超聲波能量變化的基礎(chǔ)上建立了CFRP孔隙率超聲脈沖反射測試模型。林莉等[8]通過聲阻抗法來檢測復(fù)合材料孔隙率，得到了聲阻抗與孔隙率之間的關(guān)系模型，這些檢測方法都涉及到檢測信號底波參數(shù)的測定。

在CFRP工業(yè)超聲檢測中，被檢測CFRP工件的復(fù)雜結(jié)構(gòu)或者檢測設(shè)備的配置參數(shù)局限等原因可能導(dǎo)致檢測信號底波減弱甚至消失，此時對始波和底波之間的背散射信號進(jìn)行研究成為替代的選擇。由于背散射信號的復(fù)雜性，需要采用合適的處理方法從中提取出含孔隙信息的信號成分。Kim等[9]使用離散小波變換對復(fù)合材料背散射信號進(jìn)行分解，得到了特定分解小波時域及頻域幅值隨孔隙率的變化趨勢。Karabutov等[10]采用激光超聲對CFRP背散射信號進(jìn)行研究，獲得了孔隙率與結(jié)構(gòu)噪聲能量之間的關(guān)系。Dominguez等[11-12]研究了復(fù)合材料孔隙率對背散射信號頻率變化的影響，通過時頻分析技術(shù)從時頻圖上分析出孔隙存在的區(qū)域。Lozak等[13]從相位統(tǒng)計和頻域分析的角度出發(fā)，建立了線性預(yù)測編碼系數(shù)與孔隙率之間的關(guān)系。但是這些研究普遍針對薄板型CFRP，對于厚截面CFRP的研究目前主要集中在材料成型工藝及參數(shù)方面[14]，對其孔隙缺陷識別方法的相關(guān)研究較少[15-16]。和普通薄板型CFRP相比，由于厚截面CFRP層數(shù)較多，超聲波在其內(nèi)部傳播時將會呈現(xiàn)不同的特征。

筆者采用超聲脈沖反射法對厚截面CFRP孔隙進(jìn)行識別。首先，分析厚截面CFRP脈沖反射背散射信號理論特點，并通過實驗信號對理論特點作進(jìn)一步說明；其次，設(shè)計信號處理方法濾去背散射信號中干擾孔隙識別的信號成分，得到能夠表征和識別孔隙的背散射信號包絡(luò)譜；最后，提出了基于該信號處理方法的厚截面CFRP工件孔隙識別C掃描成像方法。通過實驗證明了該厚截面CFRP孔隙識別C掃描成像方法的合理和有效性，研究結(jié)果有助于建立正確的厚截面CFRP孔隙超聲檢測模型。

1 厚截面CFRP超聲背散射信號處理

1.1 厚截面CFRP超聲背散射信號特點

CFRP是由纖維和樹脂間隔鋪層成型的,厚截面CFRP的層數(shù)可以達(dá)到40層以上。當(dāng)超聲波垂直CFRP工件表面入射時，可能會在CFRP內(nèi)部的層狀結(jié)構(gòu)中產(chǎn)生多次反射和透射，從而出現(xiàn)聲波干涉現(xiàn)象[17]。這些干涉聲波被稱為共振結(jié)構(gòu)噪聲。共振幅值的大小取決于CFRP工件固有共振頻率和入射超聲波中心頻率的接近程度,共振頻率則取決于CFRP層厚度。CFRP工件的固有共振頻率fn可按式(1)計算

fn=nc/2d

(1)

其中：n為固有頻率階數(shù)；c為超聲波在CFRP中的傳播速度；d為CFRP層厚度。

因此，只需測得CFRP的層厚度和聲波在其內(nèi)部的傳播速度即可計算出CFRP的固有共振頻率。由于CFRP對超聲波有較強(qiáng)的衰減作用，在檢測厚截面CFRP時，共振結(jié)構(gòu)噪聲主要在靠近聲波入射表面的CFRP層產(chǎn)生。隨著聲波傳播距離增加，共振結(jié)構(gòu)噪聲逐漸減弱直到消失，此時背散射信號中僅含有材料散射噪聲和隨機(jī)噪聲。

超聲波在無孔隙的厚截面CFRP工件內(nèi)傳播時，由于其在CFRP層之間復(fù)雜反射和透射過程中的能量耗散，背散射信號幅值在理論上呈指數(shù)趨勢衰減。此時背散射信號幅值A(chǔ)(t)可表示為

(2)

其中：A0為背散射信號初始幅值;α為衰減系數(shù)。

當(dāng)α較大時，在試塊檢測近表面的信號衰減較為明顯。此外，CFRP工件脈沖反射背散射信號中還容易夾雜有隨機(jī)噪聲。

當(dāng)采用超聲脈沖反射法對厚截面CFRP工件進(jìn)行孔隙檢測時，對背散射信號幅值產(chǎn)生影響的因素有CFRP工件近表面的共振結(jié)構(gòu)噪聲、超聲波在CFRP工件層間傳播時的指數(shù)型衰減、孔隙對超聲波的反射和散射以及隨機(jī)噪聲等。這些影響因素使得脈沖反射背散射信號十分復(fù)雜。

1.2 厚截面CFRP超聲背散射實驗信號分析

采集厚截面CFRP超聲脈沖反射實驗信號對背散射信號特點作進(jìn)一步分析。實驗試塊為由某飛機(jī)制造公司提供的采用熱壓成型的厚截面CFRP曲面工件，試塊層數(shù)為80層，每層厚度為125 μm，如圖1(a)所示。實驗設(shè)備采用自主搭建的超聲脈沖反射檢測平臺，如圖1(b)所示，實驗系統(tǒng)主要由超聲波探頭、超聲采集卡、工控機(jī)和顯示器組成。超聲波探頭選用普通寬頻帶水浸探頭，中心頻率為10 MHz。超聲采集卡采用Ultratek公司的PCIUT3100，采樣頻率為100 MHz。

圖1 試樣及實驗設(shè)備Fig.1 Specimen and experimental equipment

使用上述設(shè)備對厚截面CFRP試塊進(jìn)行檢測，采集到的檢測信號如圖2(a)所示。因此該試塊的1階固有共振頻率為12 MHz。為了更好地分析背散射信號的幅值特征，對檢測信號進(jìn)行Hilbert變換求取信號包絡(luò)譜，如圖2(b)所示。檢測信號的時頻圖如圖2(c)所示。

圖2 超聲檢測信號Fig.2 The ultrasonic signal

對上述圖像進(jìn)行分析，結(jié)果表明：在試塊近表面區(qū)域的檢測信號產(chǎn)生了明顯的共振，該區(qū)域信號的衰減也比較明顯，該區(qū)域?qū)?yīng)于圖2(a)中橫坐標(biāo)為2.5～4 μs間的共振結(jié)構(gòu)噪聲區(qū)；圖2(b)中該段信號也表現(xiàn)為振蕩衰減；圖2(c)中信號表現(xiàn)為2.5～4 μs間頻率從探頭中心頻率10 MHz上升到1階共振頻率12 MHz，之后又下跌到10 MHz左右，即在材料遠(yuǎn)表面區(qū)域共振結(jié)構(gòu)噪聲消失，背散射信號恢復(fù)為正常狀態(tài)。另外，可以看到在遠(yuǎn)表面背散射信號中含有較多隨機(jī)噪聲。

由于背散射信號中共振結(jié)構(gòu)噪聲、信號衰減成分以及隨機(jī)噪聲的影響，通過背散射信號識別厚截面CFRP工件內(nèi)的孔隙將會被嚴(yán)重干擾。因此,需要設(shè)計信號處理方法除去背散射信號中的共振結(jié)構(gòu)噪聲、信號能量衰減成分和隨機(jī)噪聲。

1.3 厚截面CFRP超聲背散射信號處理方法

1.3.1 提升小波變換去噪

(3)

(4)

其中：“%”表示取余運算；an(z)=gcd(a(z),b(z))，且an(z)是一個Laurent多項式，n為使bn(z)=0的最小數(shù)；“gcd()”表示取最大公因子。

(5)

小波變換的提升方案可以分為以下3個階段。

1) 分解。將輸入信號si分為2個較小的子集si-1和di-1，通常是將輸入信號根據(jù)奇偶性分為兩組，此時si-1為偶數(shù)序列，di-1為奇數(shù)序列，分解過程F(si)可表示為

(6)

2) 預(yù)測。在基于原始數(shù)據(jù)相關(guān)性的基礎(chǔ)上，用偶數(shù)序列si-1的預(yù)測值P(si-1)去預(yù)測(或者內(nèi)插)奇數(shù)序列di-1，即將濾波器P對偶信號作用以后作為奇信號的預(yù)測值，奇信號的實際值與預(yù)測值相減得到殘差信號。雖然不可能從子集si-1中準(zhǔn)確地預(yù)測子集di-1，但是P(si-1)有可能很接近di-1，因此可以使用P(si-1)和di-1的差來代替原來的di-1，于是得到

(7)

3) 更新。為了使原信號集的某些全局特性在其子集si-1中繼續(xù)保持，必須進(jìn)行更新。更新是要找一個更好的子集si-1，使得它保持原圖的某一標(biāo)量特性Q(x)(如均值、消失矩等)不變，即有Q(si-1)=Q(si)。可以利用已經(jīng)計算的小波子集di-1對si-1進(jìn)行更新，從而使si-1保持特性Q(x)，即可以構(gòu)造一個算子U去更新si-1。定義如下

(8)

提升小波變換逆變換的重構(gòu)過程由恢復(fù)更新、恢復(fù)預(yù)測和合并子集三步構(gòu)成，定義如下

(9)

(10)

(11)

基于提升模式的小波分解算法和傳統(tǒng)的小波分解算法相比，具有不依賴傅里葉變換，完全是在時域上進(jìn)行變換的特點。提升方法可以實現(xiàn)原位運算，該方法不需要除了前級提升步驟的輸出之外的數(shù)據(jù)，這樣在每個點都可以用新的數(shù)據(jù)流替換舊的數(shù)據(jù)流[18]。

1.3.2 超聲背散射信號低通濾波

采用雙線性變換法設(shè)計IIR數(shù)字低通濾波器對超聲信號進(jìn)行濾波，除去高頻共振結(jié)構(gòu)噪聲成分。若設(shè)計模擬濾波器的傳遞函數(shù)為H(s)，則數(shù)字濾波器傳遞函數(shù)H(z)可表示為

(12)

其中：T為信號采用周期。

1.3.3 超聲背散射信號自適應(yīng)濾波

使用背散射信號包絡(luò)譜特征來識別厚截面CFRP工件中的孔隙，設(shè)計自適應(yīng)濾波算法濾去包絡(luò)譜中因信號衰減而產(chǎn)生的下降趨勢。先對經(jīng)過低通濾波后得到的包絡(luò)譜y(t)作最小二乘法擬合。由于經(jīng)過低通濾波處理后得到的包絡(luò)譜中已經(jīng)去除了信號中的高頻共振結(jié)構(gòu)噪聲，此時包絡(luò)譜中主要成分為信號衰減成分和缺陷回波，包絡(luò)譜整體上呈指數(shù)衰減趨勢。因此,對包絡(luò)譜進(jìn)行擬合得到的擬合方程可表示為式(2)所示形式。

濾波器系數(shù)h(k)可表示為

(13)

其中：α為擬合得到的衰減系數(shù);a為幅值系數(shù);b為附加常數(shù)。

經(jīng)過濾波后得到的包絡(luò)譜為

(14)

(15)

設(shè)定合理均方差比的上下限分別為emax和emin，根據(jù)計算得到的均方差比e對上一次濾波的幅值系數(shù)a和附加常數(shù)b進(jìn)行調(diào)整，然后再次對y(t)進(jìn)行濾波。經(jīng)過對a和b的反復(fù)修正，當(dāng)emin

1.4 厚截面CFRP實驗信號處理

對圖2(a)中的超聲信號實施提升小波去噪，濾除信號中的隨機(jī)噪聲,選用db5小波得到相應(yīng)的提升方案并對信號進(jìn)行自適應(yīng)閾值去噪。圖3(a)和圖3(b)所示分別為經(jīng)過去噪濾波的背散射信號及其包絡(luò)譜，圖3(c)所示為背散射信號時頻圖?？梢钥吹?，和原始背散射信號相比，此時背散射信號中噪聲已經(jīng)被有效濾除。特別是原背散射信號中4～6 μs之間信號幅值較高，經(jīng)過去噪濾波后的該段背散射信號除了4.5～5 μs處幅值依然偏高外，其余幅值較高的信號成分均已被濾除，說明4.5～5 μs處信號幅值偏高可能是孔隙缺陷引起的。

圖3 經(jīng)去噪濾波后的超聲信號Fig.3 The ultrasonic signal after denoising filtering

接著對背散射信號作低通濾波處理，濾除頻率高于12MHz的信號成分，得到的信號及其包絡(luò)譜分別如圖4(a)和圖4(b)所示，時頻圖如圖4(c)所示。結(jié)果表明，經(jīng)過低通濾波后，信號中頻率高于12MHz的成分已經(jīng)被濾除，在原共振結(jié)構(gòu)噪聲區(qū)域出現(xiàn)了小幅回波，這些小幅回波可能是由材料近表面孔隙造成的。同時，背散射信號包絡(luò)譜整體上呈指數(shù)下降趨勢。

因此，選擇合理的濾波參數(shù)對背散射信號進(jìn)行提升小波去噪濾波和低通濾波，可以有效去除背散射信號中的隨機(jī)噪聲和共振結(jié)構(gòu)噪聲。

對圖4(b)中的包絡(luò)譜信號衰減部分按1.3節(jié)中方法進(jìn)行自適應(yīng)濾波，取emax和emin分別為1.05和0.95，得到的包絡(luò)譜信號如圖5所示。結(jié)果表明，經(jīng)過自適應(yīng)濾波后，包絡(luò)譜中已經(jīng)濾去了衰減成分，此時可以明顯看到在材料近表面處的區(qū)域A和材料較遠(yuǎn)表面處的區(qū)域B的包絡(luò)譜幅值較大，說明與這些區(qū)域?qū)?yīng)的試塊位置處存在較多孔隙。

圖4 經(jīng)低通濾波后的超聲信號Fig.4 The ultrasonic signal after lowpass filtering

圖5 經(jīng)自適應(yīng)濾波后的包絡(luò)譜信號Fig.5 The signal envelope after adaptive filtering

對同一批試樣的另一超聲檢測信號使用1.3節(jié)中方法進(jìn)行處理，得到結(jié)果如圖6所示。其中圖6(a)為原始檢測信號，圖6(b)為處理后的包絡(luò)譜信號。

圖6 超聲信號及處理結(jié)果Fig.6 The ultrasonic signal and its processed result

從圖6(b)中可以看到，該試塊檢測區(qū)域近表面無明顯回波，較遠(yuǎn)表面的區(qū)域C的包絡(luò)譜幅值較大，即該區(qū)域可能存在孔隙。

對孔隙識別結(jié)果進(jìn)行金相觀察驗證，在試塊表面標(biāo)記出信號檢測的區(qū)域，然后將該區(qū)域打磨至孔隙可能存在區(qū)域，最后使用金相顯微鏡對該區(qū)域進(jìn)行觀察。圖7(a)為第1個處理信號中區(qū)域A對應(yīng)金相照片，圖7(b)為第2個處理信號中區(qū)域C對應(yīng)金相照片。從圖中可以看到，兩處區(qū)域中均含有不少孔隙。觀察結(jié)果表明,使用1.3節(jié)中的信號處理方法可以對厚截面CFRP工件中的孔隙作出正確識別。

圖7 金相驗證照片F(xiàn)ig.7 The verifiable metallograph

2 基于背散射信號C掃描成像的厚截面CFRP孔隙識別方法

2.1 背散射信號幅值C掃描成像方法

利用1.3節(jié)中的超聲背散射信號處理方法，可以得到如下的基于背散射信號幅值成像的厚截面CFRP孔隙識別方法。使用超聲檢測設(shè)備對厚截面CFRP工件每隔一定間距采集脈沖反射檢測信號，直至掃完待檢測工件表面。從檢測信號中提取背散射信號進(jìn)行處理,首先,對背散射信號實施提升小波變換去噪，再計算該CFRP工件固有共振頻率，根據(jù)固有共振頻率設(shè)定濾波參數(shù)對背散射信號進(jìn)行低通濾波;其次，生成濾波后信號的Hilbert包絡(luò)譜，對包絡(luò)譜進(jìn)行自適應(yīng)濾波，濾除包絡(luò)譜中的衰減成分；最后，對處理完的背散射信號包絡(luò)譜作最大幅值C掃描成像，從而識別CFRP工件中的孔隙。處理流程如圖8所示。

圖8 背散射信號幅值C掃描成像流程Fig.8 The process of backscattered signal amplitude C-scan imaging

2.2 背散射信號幅值C掃描成像方法應(yīng)用

運用2.1節(jié)背散射信號幅值C掃描成像技術(shù)，對1.2節(jié)中同一批次試塊的某一區(qū)域孔隙進(jìn)行識別。檢測區(qū)域為148 mm×72 mm。超聲檢測設(shè)備為1.2節(jié)中的超聲檢測實驗平臺。圖9所示為獲得的背散射信號幅值C掃描成像圖。從圖中可以看出，在標(biāo)號1～6的區(qū)域的背散射信號幅值較大，說明這些區(qū)域含有較多的孔隙。

對實驗結(jié)果進(jìn)行金相觀察驗證，以觀察區(qū)域3為例。將試塊檢測區(qū)域的左邊沿打磨和拋光后，用專業(yè)金相顯微鏡觀察垂直坐標(biāo)在25～35 mm間的區(qū)域，所得金相圖如圖10所示?？梢钥吹?，在區(qū)域3處存在較多孔隙。結(jié)果表明使用該背散射信號幅值C掃描成像方法可以有效識別厚截面CFRP工件中的孔隙。

圖9 背散射信號幅值C掃描成像Fig.9 The C-scan imaging of backscattered signal amplitude

圖10 區(qū)域3金相照片F(xiàn)ig.10 The metallograph of region 3

3 結(jié) 論

1) 采用超聲脈沖反射法對厚截面CFRP工件進(jìn)行檢測，提取檢測信號中的背散射信號進(jìn)行分析。結(jié)果表明背散射信號由材料近表面共振結(jié)構(gòu)噪聲、信號指數(shù)型衰減成分、孔隙的反射和散射信號以及隨機(jī)噪聲組成，信號成分十分復(fù)雜。

2) 為得到孔隙的反射和散射信號，設(shè)計如下背散射信號處理方法。首先，對背散射信號實施提升小波變換去噪從而濾去隨機(jī)噪聲；其次，對背散射信號作低通濾波除去共振結(jié)構(gòu)噪聲成分，濾波參數(shù)根據(jù)工件固有共振頻率設(shè)定；最后，對背散射信號的Hilbert包絡(luò)譜作自適應(yīng)濾波以去除衰減成分。對實驗信號按上述方法進(jìn)行處理，得到背散射信號中出現(xiàn)較大幅值回波的時刻點，對這些時刻點在試塊的對應(yīng)位置進(jìn)行金相觀察，結(jié)果在這些區(qū)域觀察到有孔隙缺陷。這說明通過處理后的背散射信號幅值可以有效辨別厚截面CFRP工件中的孔隙缺陷。

3) 提出基于超聲背散射信號幅值C掃描成像的厚截面CFRP孔隙識別方法。先對超聲背散射信號進(jìn)行處理，在此基礎(chǔ)上生成背散射信號包絡(luò)譜幅值的C掃描成像。應(yīng)用此方法對厚截面CFRP試塊進(jìn)行孔隙缺陷識別實驗并對試塊進(jìn)行破壞性金相觀察以驗證識別結(jié)果。結(jié)果表明，該C掃描成像孔隙識別方法可以對厚截面CFRP工件中的孔隙存在區(qū)域作出正確識別。

[1] 劉亞雄，歐陽國恩，張華新，等.透光復(fù)合材料、碳纖維復(fù)合材料及其應(yīng)用[M]. 北京：化學(xué)工業(yè)出版社，2006：242-244.

[2] Hagstrand P O, Bonjour F, Manson J A E. The influence of void content on the structural flexural performance of unidirectional glass fibre reinforced polypropylene composites [J].Composites:Part A, 2005, 36(5):705-714.

[3] 劉繼忠，蔣志峰，華志恒.含孔隙形態(tài)分布特征的孔隙率超聲衰減測試建模[J]. 航空材料學(xué)報，2006，26(2)：67-71.

Liu Jizhong, Jiang Zhifeng, Hua Zhiheng. A morphological study based ultrasonic attenuation model of carbon fiber reinforced plastics porosity testing [J]. Journal of Aeronautical Materials， 2006, 26(2): 67-71.(in Chinese)

[4] Birt E A, Smith R A. A review of NDE methods for porosity measurement in fiber-reinforced polymer composites [J]. Insight-Non-Destructive Testing & Condition Monitoring, 2004, 46(11): 681-686.

[5] 周曉軍，游紅武，程耀東. 含孔隙碳纖維復(fù)合材料的超聲衰減模型[J]. 復(fù)合材料學(xué)報，1997，14(3)：99-106.

Zhou Xiaojun, You Hongwu, Cheng Yaodong. Ultrasonic attenuation model of void contained carbon-fibre reinforced plastics [J]. Acta Materiae Compositae Sinica, 1997, 14(3): 99-106.(in Chinese)

[6] 周曉軍，莫錦秋，游紅武. 碳纖維復(fù)合材料分布孔隙率的超聲衰減檢測方法[J]. 復(fù)合材料學(xué)報，1997，14(3)：107-114.

Zhou Xiaojun, Mo Jinqiu, You Hongwu. Ultrasonic attenuation testing method for NDE of void content based on theoretical model and experiment calibration [J]. Acta Materiae Compositae Sinica, 1997, 14(3): 107-114.(in Chinese)

[7] 劉繼忠，周曉軍，華志恒. 碳纖維復(fù)合材料孔隙率的脈沖反射法超聲衰減測試模型[J]. 浙江大學(xué)學(xué)報：工學(xué)版，2006，40(11)：1878-1882.

Liu Jizhong, Zhou Xiaojun, Hua Zhiheng. Pulse-echo based ultrasonic attenuation model for porosity test of carbon fiber composites [J]. Journal of Zhejiang University: Engineering Science, 2006, 40(11): 1878-1882.(in Chinese)

[8] 林莉，羅明，郭廣平，等. 碳纖維復(fù)合材料孔隙率超聲聲阻抗法檢測[J]. 復(fù)合材料學(xué)報，2009，26(3)：105-110.

Lin Li, Luo Ming, Guo Guangping, et al. Ultrasonic determination of carbon fiber composite porosity using acoustic impedance[J]. Acta Materiae Compositae Sinica， 2009, 26(3): 105-110.(in Chinese)

[9] Kim K B, Hsu D K, Daniel J B. Estimation of porosity content of composite materials by applying discrete wavelet transform to ultrasonic backscattered signal [J]. NDT&E International, 2013, 56(10): 10-16.

[10]Karabutov A A, Podymova N B. Nondestructive porosity assessment of CFRP composites with spectral analysis of backscattered laser-induced ultrasonic pulses [J]. Journal of Nondestructive Evaluation, 2013, 32: 315-324.

[11]Dominguez N, Mascarot B. Ultrasonic non-destructive inspection of localized porosity in composite materials[C]∥ 9th European Conference on Non-Destructive Testing. Berlin:British Institute of Non-Destructive Testing, 2006: 1-8.

[12]Dominguez N. Modeling of ultrasonic propagation in complex media-application to non-destructive control and characterization the porosity in laminated composite materials [D]. Toulouse: University Toulouse, 2006.

[13]Lozak A, Boller C, Bulavinov A, et al. Phase statistics and spectral analysis of ultrasonic signals for CFRP component assessment[C]∥ 7th European Workshop on Structural Health Monitoring. Nantes, France: National Institute for Research in Computer Science and Control, 2014: 2290-2297.

[14]張紀(jì)奎，張江，馬志陽，等. 厚截面層合板非同步固化的三維有限元分析[J]. 北京航空航天大學(xué)學(xué)報，2013，39(11)：1464-1469.

Zhang Jikui, Zhang Jiang, Ma Zhiyang, et al. Three-dimensional finite element analysis for non-synchronized cure of thick composite laminates[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2013, 39(11): 1464-1469.(in Chinese)

[15]Smith R A, Nelson L J, Mienczakowski M J, et al. Automated analysis and advanced defect characterisation from ultrasonic scans of composites[J]. Insight- Non-Destructive Testing & Condition Monitoring, 2009, 51(2):82-87.

[16]Bescond C, Wong R, Desrosiers P. Porosity assessment in large composite components: realization and challenges[C]∥SAE Technical Paper. [S.l.]:SAE International, 2013.

[17]Cong Sen, Gang Tie. Ultrasonic thickness measurement for aluminum alloy irregular surface parts based on spectral analysis [J]. Transactions of Nonferrous Metals Society of China, 2012, 22: 323-328.

[18]季忠，黃捷，秦樹人. 提升小波在齒輪箱故障診斷中的應(yīng)用[J]. 振動、測試與診斷，2010,30(3)：291-294.(in Chinese)

Ji Zhong, Huang Jie, Qin Shuren. Gearbox fault diagnosis using lifting wavelet [J]. Journal of Vibration, Measurement & Diagnosis, 2010, 30(3): 291-294.(in Chinese)

10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2016.03.003

*國家自然科學(xué)基金資助項目(51075358)；浙江省自然科學(xué)基金資助項目(LY14E050013)；浙江省“儀器科學(xué)與技術(shù)”重中之重學(xué)科開放基金資助項目(JL130112)

2014-07-18 ；

2014-12-15

TB553; TP391; TH145.9

陳越超，男，1988年1月生，博士生。主要研究方向為無損檢測評價及其信號處理。曾發(fā)表《The ultrasonic evaluation method for the porosity of variable-thickness curved CFRP workpiece: using a numerical wavelet transform》(《Nondestructive Testing and Evaluation》2014，Vol. 29，No.3)等論文。

E-mail: cyczju07@126.com