书名：超声导波成像理论及应用
定价：258.0
ISBN：9787030782212
作者：刘增华,何存富
版次：1
出版时间：2024-09

内容提要：
本书以超声导波成像技术为主线，系统介绍了多种超声导波成像理论，详细介绍了各种监/检测系统设置方案，并基于监/检测系统设置方案，介绍了各种超声导波成像方法的典型应用案例。



目录：
目录
前言
第1章 超声导波基础理论 1
1.1 导波的概念 1
1.1.1 超声导波的类型 1
1.1.2 相速度与群速度 2
1.1.3 频散、模态与波结构 3
1.2 板中的超声导波 5
1.2.1 自由边界条件的板 5
1.2.2 频散方程的求解 6
1.3 管中的超声导波 9
1.3.1 轴向导波 9
1.3.2 周向导波 14
1.3.3 螺旋导波 17
1.4 杆中的超声导波 19
1.4.1 杆中的纵向模态 20
1.4.2 杆中的扭转模态 22
1.4.3 杆中的弯…模态 23
1.5 各向异性介质中的超声导波 24
1.5.1 复合材料板频散方程 24
1.5.2 导波的偏斜效应 31
参考文献 34
第2章 超声导波传感与检测技术 36
2.1 压电超声传感器 36
2.1.1 原理及特性 36
2.1.2 传感器设计与控制 37
2.2 空气耦合超声传感器 39
2.2.1 原理及特性 39
2.2.2 传感器倾角对模态的影响 41
2.3 电磁声传感器 43
2.3.1 原理及特性 43
2.3.2 结构设计与应用 51
2.4 激光超声检测技术 54
2.4.1 原理及特性 54
2.4.2 导波场激光探测方法 57
2.4.3 探测参数影响 58
参考文献 60
第3章 超声导波成像技术概述 62
3.1 导波模态选择 62
3.1.1 基于波结构考虑 62
3.1.2 基于频散特性考虑 63
3.2 信号处理技术与兰姆波信号特征 64
3.2.1 信号处理技术 64
3.2.2 兰姆波信号特征 64
3.3 缺陷成像算法 67
3.4 智能导波成像技术 70
3.4.1 支持向量机 71
3.4.2 贝叶斯方法 71
3.4.3 神经网络 73
3.4.4 进化算法 74
参考文献 75
第4章 超声导波稀疏阵列成像技术 76
4.1 成像原理与算法实现 76
4.1.1 损伤概率成像方法 76
4.1.2 椭圆成像方法 79
4.1.3 圆弧成像方法 80
4.1.4 双…线成像方法 83
4.2 基于损伤概率成像方法的稀疏阵列成像 85
4.2.1 电磁声传感器稀疏阵列铝板中缺陷成像 85
4.2.2 双匝OSH-MPT阵列复合材料板中缺陷成像 93
4.2.3 PPM EMAT阵列U型截面起重臂中缺陷成像 106
4.3 基于椭圆成像方法的稀疏阵列成像 118
4.3.1 电磁声传感器稀疏阵列铝板中缺陷成像 118
4.3.2 双匝OSH-MPT阵列铝板中缺陷成像 121
4.3.3 双匝OSH-MPT阵列复合材料板中缺陷成像 129
4.3.4 激光超声稀疏阵列铝板中缺陷成像 133
4.3.5 压电传感器阵列复合材料板中缺陷成像 140
4.4 基于圆弧成像方法的稀疏阵列成像 148
4.5 基于双…线成像方法的稀疏阵列成像 152
参考文献 153
第5章 超声导波密集阵列成像技术 155
5.1 阵列布置与信号采集 155
5.1.1 传感器阵列指向性 155
5.1.2 线型传感器阵列的指向性影响 156
5.1.3 密集型矩形传感器阵列的指向性影响 158
5.1.4 十字型传感器阵列的指向性影响 162
5.2 基于密集型矩形传感器阵列的成像方法 164
5.2.1 幅值全聚焦成像 165
5.2.2 符号相干因子算法成像 165
5.2.3 基于压电传感器阵列的缺陷定位检测成像 167
5.2.4 基于激光传感器阵列的缺陷定位检测成像 172
5.3 基于线型传感器阵列的成像方法 180
5.3.1 多重信号分类成像方法 180
5.3.2 基于压电传感器阵列的缺陷定位检测成像 186
5.3.3 基于激光传感器阵列的缺陷定位检测成像 191
5.4 基于十字型传感器阵列的成像方法 197
5.4.1 2D-MUSIC成像方法 197
5.4.2 2D-MUSIC成像方法导向矢量 199
5.4.3 2D-MUSIC阻尼系数 201
5.4.4 基于压电传感器阵列的缺陷定位检测成像 203
5.4.5 基于激光传感器阵列的缺陷定位检测成像 208
参考文献 217
第6章 激光超声波场扫描成像技术 219
6.1 波数分析方法 219
6.1.1 频率-波数分析法 219
6.1.2 空间-频率-波数分析法 220
6.1.3 局部波数分析法 221
6.1.4 瞬时波数分析法 223
6.2 窄板分层缺陷检测 224
6.2.1 缺陷参数化建模 224
6.2.2 实验系统 228
6.2.3 频率-波数分析 231
6.2.4 空间-频率-波数分析 233
6.2.5 局部波数分析 235
6.3 薄壁金属环中分层缺陷的检测 236
6.3.1 单个分层缺陷 236
6.3.2 薄壁金属环中多个分层缺陷检测 250
6.4 基于局部波数分析的铝板中减薄缺陷检测 256
6.4.1 缺陷参数化建模 256
6.4.2 不同深度减薄缺陷定量检测有限元仿真 257
6.4.3 铝板中减薄缺陷的定量检测实验 266
6.5 基于瞬时波数分析的铝板中减薄缺陷检测 269
6.5.1 缺陷参数化建模 269
6.5.2 波场仿真信号处理 270
6.5.3 缺陷量化检测有限元仿真 272
6.5.4 缺陷量化检测实验 274
参考文献 278
第7章 空耦超声扫描成像技术 279
7.1 成像原理与算法实现 279
7.1.1 时间反转方法 279
7.1.2 时间反转损伤指数 280
7.1.3 虚拟时间反转方法 281
7.1.4 基于虚拟时间反转的损伤概率成像方法 282
7.2 复合材料板中兰姆波传播特性有限元仿真 283
7.2.1 复合材料板三维有限元模型 283
7.2.2 兰姆波在复合材料板中的传播特性 285
7.3 基于空耦传感器的分层缺陷检测实验 292
7.3.1 兰姆波与分层缺陷作用规律实验 292
7.3.2 不同长度的分层缺陷检测实验 294
7.4 基于虚拟时间反转的不同形状分层缺陷成像 295
7.4.1 空气耦合导波扫描检测实验系统 295
7.4.2 虚拟时间反转方法实验验证 298
7.4.3 不同损伤指数成像结果比较 299
7.4.4 不同扫描方向和步进对成像结果的影响 302
7.4.5 不同分层缺陷成像结果 305
参考文献 307
第8章 超声导波稀疏阵列智能成像技术 308
8.1 板中基于距离匹配的智能缺陷定位算法 308
8.1.1 成像算法基本原理 308
8.1.2 基于距离匹配的智能缺陷定位算法基本原理 312
8.1.3 有限元验证 317
8.1.4 实验验证 323
8.1.5 参数值对检测结果的影响 329
8.2 板中基于模糊控制参数的智能缺陷定位算法 334
8.2.1 包络峰值提取算法 334
8.2.2 基于模糊控制参数的智能缺陷定位算法原理 334
8.2.3 实验验证 339
8.2.4 参数值对定位结果的影响 343
8.3 异形结构中基于优化策略的改进智能缺陷定位算法 351
8.3.1 改进智能缺陷定位算法 351
8.3.2 有限元仿真及实验设置 353
8.3.3 螺旋导波传播特性分析 357
8.3.4 有限元及实验验证 363
参考文献 376
第9章 超声导波密集阵列智能成像技术 378
9.1 强收敛智能缺陷定位成像 378
9.1.1 强收敛智能缺陷定位成像算法原理 378
9.1.2 有限元验证 382
9.2 模糊智能缺陷定位成像 394
9.2.1 模糊智能缺陷定位成像算法原理 394
9.2.2 有限元验证 397
9.2.3 实验验证 402
9.3 基于符号相干因子的搜索成像 408
9.3.1 基于符号相干因子的搜索成像算法原理 408
9.3.2 实验验证 414
9.3.3 成像分辨率及算法执行效率讨论 420
参考文献 422