现代超声工业测量的若干发展

超声波在工业测量领域中的可用性非常广。目前，由于现代电子技术与微机技术的飞速发展；这种可用性得到愈来愈多的体现。本文简要介绍了超声波技术在若干方面的研究进展，其中包括：高精度声速测量，材料应力测量，化工过程检测及超声谱分析技术。     

火箭发动机激励检测铁路桥墩的研究

论述了把火箭发动机作为激励源对铁路桥梁桥墩施加动载荷以检测和评估桥梁桥墩质量的研究情况，给出了有关的实验和测量结果。     

超声-回弹综合法对服役钢筋混凝土结构的健康诊测

基于超声-回弹综合法检测混凝土强度技术规程,论述了超声-回弹综合法测强原理、影响因素和测试方法,对服役结构混凝土检测时采用钻芯法进行校准,同时对修正用芯样数量和测试精度进行了理论分析。以廊坊市某工程为例,采用钻芯-超声-回弹综合法推定结构混凝土抗压强度,并对检测数据进行分析,供钢筋混凝土结构检测鉴定参考。     

小展弦比飞机非线性气动特性风洞与飞行相关性研究

在较大迎角范围，如何由风洞试验数据预计全尺寸小展弦比飞机的非线性气动特性，并与飞行值相关，始终是国际航空界致力解决的重大问题，本项研究采用风洞试验与工程计算相结合的方法，对支架，洞壁、进气，喷流，雷诺数及静弹性等影响相关性的诸因素予以修正，并计及配平影响，从而比较准确地预计出全尺寸收音机的非线性气动特性，预计值与试飞值相比较结果验证了本项研究的可靠性和实用性。     

力限振动试验技术理论基础研究

为了深入理解双控方程,由运载火箭有限元模型的多自由度子结构方法,导出缩聚在星/箭连接界面处的全箭动力学方程,定义相应参数后,导出星/箭耦合中的双控方程,给出界面加速度、有源机械系统的自由加速度、界面力、紧固力、源阻抗和负载阻抗表达式,从而加深了对星/箭耦合双控方程的理解,进而促进力限试验技术研究.同时,从多自由度模型简...     

金属材料微裂纹取向与超声波和频非线性效应

针对非线性超声无损检测金属材料微裂纹取向角度的问题,开展了微裂纹取向与超声波的和频非线性效应研究,建立了超声和频非线性特征系数与微裂纹取向角度的关系模型。理论和有限元仿真实验结果表明,随着微裂纹取向角度的逐渐增大,超声和频非线性特征系数与微裂纹取向角度之间呈现明显的正相关趋势,而且相比二次非线性特征系数,和频非线性特征系数对微裂纹取向检测更为敏感。同时,从超声波平均能流密度（即声强）的角度出发,计算可知和频分量声强会随着微裂纹取向角度的增大而增大,而二次谐波声强基本不会发生变化,同时和频分量声强占比相比于二次谐波声强占比也得到了明显提高。超声波声强计算结果与仿真计算结果趋势基本一致,证明了理论模型的正确性。通过实验验证了模型的有效性,为金属材料微裂纹取向的检测提供了一种有效的手段。      

高温铝合金电磁超声检测回波特性及因素分析

针对高温铝合金在线检测条件下，温度对铝合金电磁超声检测回波特性的影响规律尚不明确、高温检测时缺陷定量/定位补偿困难这一难题，以螺旋线圈电磁超声换能器（EMAT）为例，建立了高温铝合金EMAT检测过程的场路耦合有限元模型；研究了温度对EMAT激励/接收换能效率、EMAT激励/接收电路的功率分配特性、超声传播过程中的扩散/介质衰减特性、回波幅值和超声声速等因素的影响规律；研制了耐高温EMAT探头，对20~500℃高温铝合金试样进行了检测实验，并测定了高温铝合金的超声介质衰减系数和超声声速。在仿真和实验相结合的基础上，分析了高温检测时超声回波幅值变化特性及其影响因素。结果表明：对于铝合金这类非铁磁性金属材料，导致高温时超声回波幅值下降的主要原因是超声介质衰减系数随着温度的升高而增大，其次为高温时EMAT激励/接收电路的功率分配特性的改变。在激励EMAT在试样表面形成的洛伦兹力不变的条件下，其所激励的超声波回波幅值具有随着温度的增加而增加的特点，可以有效减缓超声回波幅值下降的趋势。     

Nanofillers modification of Epocast 50-A1/946 epoxy for bonded joints

Epocast 50-A1/946 epoxy was primarily developed for joining and repairing of composite aircraft structural components. The objective of the present work is to modify the Epocast epoxy resin by different nanofillers infusion. The used nanofillers include multi-walled carbon nanotubes（MWCNTs）, SiC and Al2O3 nanoparticles. The nanofillers with different weight percentages are ultrasonically dispersed in the epoxy resin. The sonication time and amplitude for MWCNTs are reduced compared to Al2O3 and SiC nanoparticles to avoid the damage of MWCNTs during sonication processes. The fabricated neat epoxy and twelve nanocomposite panels were characterized via standard tension and in-plane shear tests. The experimental results show that the nanocomposites materials with 0.5wt% MWCNTs, 1.5wt% SiC and 1.5wt% Al2O3 nanoparticles have the highest improvement in the tensile properties compared to the other nanofiller loading percentages.The improvements in the shear properties of these nanocomposite materials were respectively equal to 5.5%, 4.9%, and 6.3% for shear strengths, and 10.3%, 16.0%, and 8.1% for shear moduli. The optimum nanofiller loading percentages will be used in the following papers concerning their effect on the bonded joints/repairs of carbon fiber reinforced composites.     

翼身融合布局低速验证机前缘缝翼设计

翼身融合布局是未来民机最有可能实现的非常规布局形式，其气动布局方案的验证通常采用缩比模型飞行试验的方式进行。以某翼身融合布局低速验证机为研究对象，以数值计算方法为基础，分析了其在飞行试验中存在的纵向和横向不稳定现象，提出了改善的方案——增加前缘缝翼。对此验证机进行前缘缝翼的气动布局设计、典型翼型的二维前缘缝翼设计和机翼三维前缘缝翼的气动设计，利用数值计算方法对设计结果进行纵向和横向分析。结果显示，所设计的前缘缝翼可以明显地增大验证机的失速迎角，改善其纵向力矩特性和横向特性。     

Visual inspection of aircraft skin: Automated pixel-level defect detection by instance segmentation

Skin defect inspection is one of the most significant tasks in the conventional process of aircraft inspection. This paper proposes a vision-based method of pixel-level defect detection, which is based on the Mask Scoring R-CNN. First, an attention mechanism and a feature fusion module are introduced, to improve feature representation. Second, a new classifier head—consisting of four convolutional layers and a fully connected layer—is proposed, to reduce the influence of information around the area of the defect. Third, to evaluate the proposed method, a dataset of aircraft skin defects was constructed, containing 276 images with a resolution of 960 × 720 pixels. Experimental results show that the proposed classifier head improves the detection and segmentation accuracy, for aircraft skin defect inspection, more effectively than the attention mechanism and feature fusion module. Compared with the Mask R-CNN and Mask Scoring R-CNN, the proposed method increased the segmentation precision by approximately 21% and 19.59%, respectively. These results demonstrate that the proposed method performs favorably against the other two methods of pixel-level aircraft skin defect detection.