中国·永利(8858cc·China)官网-Macau Store

搜索

您的关键词

应用案例

Application

应用案例

ATA-2031高压放大器在复合材料板超声无损探伤中的应用

作者:Aigtek 阅读数:0 发布时间:2025-02-27 16:57:59
实验名称:

ATA-2031高压放大器在复合材料板超声无损探伤中的应用

实验方向:

复合材料,超声导波,无损检测,信号处理,深度学习

实验设备:

ATA-20321高压放大器,任意函数波形发生器、示波器、超声波信号前置放大器、CFRP复合板等


实验目的:

碳纤维增强聚合物(CFRP)复合材料因其卓越的力学性能而被广泛应用于航空航天领域。然而对复合材料损伤检测与定位技术现仍然极具挑战性。本研究引入了一种新颖的方法,利用多模态门控循环单元神经网络(MGNN)模型对碳纤维增强聚合物复合材料进行损伤检测与定位。

微信截图_20250227143356.png

实验过程:




LW信号的产生和接收使用单个执行器-接收器对,研究选择了经汉恩窗调制的五周期正弦突音信号。对于信号产生和数据采集,输入信号的中心频率为80khz。超声导波信号以10 MHz的速率采样,考虑到单个波模的群速度,调整采集持续时间以确保捕获激活波模及其边界反射。激励电压设置为20v,然后通过高压放大器将其峰值提升到80v。前置放大器的放大速率设置为60db。


图片ss1.png

为了提高信号的信噪比,将接收到的信号平均16次以降低随机噪声,并采用基于“DB6”小波的四层尺度分解进一步抑制高频噪声。为了简化数据集的获取,考虑了额外的质量块来模拟实际损伤。

图片1e.png

对于复合板的损伤评估,将检测区域设置为400 × 400mm的正方形区域,并平均划分为100个小方块。从检测区域的左下角开始,以4厘米的间隔定位损伤点。每个伤害点都集中在一个小正方形区域内,并且每次只引入一个模拟伤害。值得注意的是,在传感器位置没有损坏点。这种设置产生了119种不同的损伤信号。


实验结果:

所提出的MGNN优于其他模型,并且具有最快的检测速度。所提出的MGNN模型的MSE为0.8804,且所需要的时间也最少(仅为0.0562s),这显示了MGNN拥有最佳的损伤检测能力。


图片fg1.png



实验中用到的ATA-2031高压放大器的参数指标:

指标参数模板(带仪器)-恢复的.png


原文链接:/news/4346.html