基于超聲TOFD的攪拌摩擦焊近表面缺陷識別與檢測信號特征研究.pdf

1、當(dāng)前,我國工業(yè)正處于迅猛發(fā)展時期,與之相關(guān)的鋁合金板的攪拌摩擦焊技術(shù)也越來越多的用于航空航天、機械、電器、汽車制造、船舶、高速列車等各類產(chǎn)品的關(guān)鍵部件中。由于攪拌摩擦焊焊接溫度場分布較難控制,鋁合金板材的攪拌摩擦焊焊接參數(shù)的微小波動很容易引起各類缺陷的產(chǎn)生(如飛邊、溝槽、未焊透、未融合、孔洞等)。因此,攪拌摩擦焊質(zhì)量的無損檢測技術(shù)顯得尤為重要。超聲衍射時差法(TOFD, Time of Flight Diffraction)是一種比較適

2、合于中厚度缺陷檢測的方法,鋁合金攪拌摩擦焊焊縫的超聲TOFD成像檢測能夠?qū)缚p缺陷進行高效快速的檢測,同時能夠?qū)θ毕葸M行精確測深定高,是焊縫質(zhì)量及產(chǎn)品結(jié)構(gòu)安全性的重要保障,高效的超聲TOFD檢測方法在節(jié)約制造成本、提高產(chǎn)品性能、避免安全事故等方面具有重要意義。
　　超聲TOFD檢測技術(shù)對焊縫進行檢測時,由于存在近表面檢測盲區(qū),無法對缺陷有效識別,因此TOFD檢測技術(shù)對于攪拌摩擦焊縫近表面缺陷的檢測比較困難。同時攪拌摩擦焊縫中微小缺

3、陷的端部衍射波較弱、易受噪聲干擾,造成較低的信噪比直接影響超聲TOFD檢測能力,造成對缺陷的誤檢或漏檢;因此,提高超聲 TOFD焊縫近表面缺陷的檢測能力以及增強 TOFD檢測圖像是亟待解決的問題。
　　本研究針對超聲 TOFD檢測技術(shù)存在近表面盲區(qū)問題,提出了基于超聲TOFD直通波幅度分布特征及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的近表面缺陷自動識別技術(shù)。研究中,通過優(yōu)化超聲TOFD檢測參數(shù)激發(fā)近表面缺陷端部衍射信號,該衍射信號與檢測直通波信號相互疊加影

4、響直通波脈沖峰值的幅度分布;本研究在近表面缺陷檢測信號的直通波部分選取多個關(guān)鍵點,揭示了各關(guān)鍵點幅度分布與近表面缺陷深度的關(guān)系,獲得了用于表征近表面缺陷檢測的幅度分布特征值。此外,為了避免多個特征值評價缺陷的復(fù)雜性,本研究還設(shè)計了用于識別該特征值的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。將直通波幅度分布特征值作為 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的特征向量,并通過對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層、隱含層以及輸出層各個參數(shù)進行優(yōu)化設(shè)置,獲得可用于自動識別近表面缺陷的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。研究結(jié)果表

5、明,該技術(shù)能夠?qū)︿X合金攪拌摩擦焊近表面缺陷進行準(zhǔn)確、有效的自動識別分類,且能準(zhǔn)確檢測到埋藏1.0mm深的的缺陷,有效的提高了對近表面缺陷的檢測能力。
　　為提高攪拌摩擦焊縫超聲TOFD檢測信號的信噪比以及D掃成像質(zhì)量,本研究對焊縫的超聲TOFD檢測信號進行小波分解,在時頻域上分析了檢測信號的組成成份;將檢測信號中的噪聲部分與缺陷信號相互分離并對各層小波系數(shù)的高頻部分進行閾值量化處理,通過對信號進行重構(gòu)獲得了濾波后的缺陷信號,提高了