基于深度学习的焊缝PAUT数据智能化分析方法

超声相控阵检测技术(PAUT)凭借其突出的技术优势被广泛应用在船舶、铁路、石油石化和航空航天等诸多领域。在焊缝超声相控阵检测(PAUT)中，对检测数据缺陷的识别定位目前多采用传统的人工判读方式，判读效率较低，对检测人员的判读经验有较高要求，难以满足自动化超声检测的要求。基于深度学习中的目标检测和跟踪算法构建智能识别模型，通过对焊缝超声相控阵检测的S、B扫图特征进行融合，并结合焊缝的三维结构信息，识别并定位出缺陷在焊缝中的三维空间位置。实验结果显示: 缺陷框的平均三维IOU(预测三维缺陷框和实际三维缺陷框的平均交并比)达到0.644 9，较为接近缺陷的真实空间位置，可以实现焊缝超声相控阵检测成像结果智能识别和定位。      

基于多模式超声成像的CFRP冲击损伤无损表征与冲击后压缩强度预测

为实现含冲击损伤复合材料层板损伤特性和剩余强度的定量无损表征，提出了一种基于多模式超声成像的CFRP层板冲击损伤表征与冲击后压缩强度预测方法。首先，基于相控阵超声多模式成像技术获得了不同冲击载荷下AC631/CCF800H双马来酰亚胺树脂基复合材料层板分层损伤的位置、尺寸和分布信息，随后，以层析C扫描图像为基础，引入等效开孔体积对其冲击后压缩强度进行了预测。结果表明：相控阵超声B扫描、声程C扫描和层析C扫描等多种成像模式相结合，能够有效描述层板内部分层损伤的形貌、尺寸及三维空间分布特征；与凹坑深度拟合和最大开孔体积拟合等传统方法相比，基于层析C扫描图像的等效开孔体积与CFRP层板的冲击后压缩强度相关性更大，预测结果也更为精确。相关研究成果可为复合材料冲击损伤过程精细化分析和材料力学性能定量无损表征提供一定的借鉴和参考。     

防除冰过程中的传热传质特性（英文）

通过数值模拟和实验研究了抑制冰形成的两种方法：被动的表面功能化和主动的超声振动技术。由于表面凸起的宏观结构能在液滴扩展和收缩过程中改变其形状，因此液滴撞击具有立方体、单个和交叉三角脊以及悬空棱镜等宏观结构的超疏水表面时的接触时间可以有效降低。受到超声振动的基板会形成非线性的等效剪切应力分布，从而导致撞击液滴出现不同的动力学模式，并提高了除冰性能。研究揭示了表面宏观结构和超声振动技术对抗冰和除冰的有效性，为设计和优化抗冰/除冰系统提供了潜在方法。     

TC17钛合金超声喷丸强化均匀性表征分析

为探究TC17钛合金超声喷丸强化均匀性量化表征方式，分析了0.2A喷丸强度下超声喷丸与传统喷丸对TC17钛合金表面与截面形貌分布状态的影响，结果表明，传统喷丸弹丸冲击方向离散度较小，法向冲击较多，引起凹坑深度及凸起程度较高，出现堆叠、孔隙等特征，表面粗糙度较高。超声喷丸试样受离散冲击引起的切应力影响，表面形貌相对平坦，截面近表层区域晶粒尺寸呈梯度分布明显，表面与截面变形一致性程度高     

超声振动辅助切削对碳纤维增强树脂复合材料面下损伤影响的仿真研究

碳纤维增强树脂基复合材料（CFRP）在传统加工（OC）过程中存在着切削力过大、表面质量不佳、面下损伤较为严重等问题。为了改善上述问题，本文提出使用超声振动辅助切削（UVC）工艺加工CFRP，通过仿真分析对切削力与面下损伤深度进行研究。结果表明：使用UVC加工CFRP可降低13%~80%的切削力，且纤维方向角对切削力影响较小。与OC相比，UVC切削0°、45°纤维方向角的CFRP时可以减少约50%的面下损伤深度；在切削90°、135°纤维方向角的CFRP时虽然没有改善面下损伤深度，但取得了较为平整的已加工表面以及较小的损伤区域。     

基于BPNN的封严涂层孔隙分布均匀性超声表征

可磨耗封严涂层的多相非均质特性导致超声波在其中传播行为复杂，涂层组成相分布均匀性的超声表征在有效超声特征提取、特征与均匀性关系描述等方面存在困难。针对这一现状，提出了BP神经网络(BPNN)结合超声信号小波变换技术定量表征可磨耗封严涂层孔隙分布均匀性的方法。基于统计学思想与随机场理论建立铝硅聚苯酯(AlSi-PHB)封严涂层随机多相介质模型，通过调节自相关长度参数改变模型的孔隙分布状态。采用面积分数多尺度分析技术获得定量描述涂层孔隙分布均匀性的绝对斜率与均匀性长度，提取超声仿真信号的时域、频域及小波分解时频域衰减系数，探究其与绝对斜率及均匀性长度之间的相关性，并作为BPNN的输入对绝对斜率与均匀性长度进行预测。结果显示：在孔隙率5%时，随自相关长度从11μm增大至26μm,绝对斜率从0.86减小至0.76,均匀性长度从550μm增大至6 785μm,表明孔隙分布均匀性降低；时频域衰减系数与均匀性参数间的相关性最显著，绝对斜率与均匀性长度的BPNN预测结果决定系数分别为0.97和0.98,在3种衰减系数预测结果中最优。所提方法可为定量表征非均质涂层组织分布均匀性提供有效途径。     

基于DEM-FEM耦合的超声喷丸强化数值分析

为了研究超声喷丸处理过程弹丸与构件之间弹塑性接触状态、应力场及表面状态分布规律，基于显式微粒离散函数的多弹丸撞击模型和Hertz-Mindlin(No Slip)碰撞接触力学定律，建立了弹丸冲击速度与恢复系数之间的模型。针对超声喷丸过程，建立DEM-FEM(离散元-有限元)耦合数值模型，建立ALE自适应网格模型，通过数值模拟研究恒定恢复系数与动态恢复系数对构件表面残余应力、残余应力层深度、表面宏观形貌的影响，恒定恢复系数增加的过程中，表面残余压应力、残余压应力层深度、表面粗糙度均增加，相比残余应力层深度与表面粗糙度，表面残余应力分布极值差低约12%,相比残余应力层深度内外端均值差值，表面残余应力与表面粗糙度差值低约9%～15%。结果表明，在恒定与动态恢复系数下，与残余压应力层深度相比，表面残余应力与表面宏观形貌更容易实现均匀性；与恒定恢复系数相比，动态恢复系数对构件表面引入的残余应力与试验结果误差均低于5%,预测更接近真实值。     

高速超声振动铣削钛合金实验研究

针对钛合金在普通铣削（CM）时因切削速度低而面临的切削力大、薄壁工件变形大、加工效率低、刀具磨损严重等问题，采用高速超声振动铣削（HUVM）方法加工钛合金，实验研究其加工表面质量和切削力。从运动学角度出发对HUVM方法进行运动学分析。搭建包括超声振动系统、加工系统及测量系统在内的高速超声振动铣削实验平台。采用单因素实验对比CM和HUVM这2种方法对钛合金加工切削力和表面质量的影响规律。研究结果表明：与CM加工相比，HUVM加工可以使切削力降低32.6%～35.3%。并且HUVM加工表面粗糙度虽略有增加，但是表面结构可以更加均匀；此外，HUVM加工表面残余应力均为压应力，其绝对值随着每齿进给量和切削速度的增大而降低，而CM加工表面残余应力为拉应力。     

宽频带高平坦度传导电磁敏感性注入探头研究

集成电路和电子设备的小体积、高密度和高时钟频率的发展趋势，导致严重的电磁兼容问题，特别是电磁敏感性问题。集成电路和电子设备的电磁敏感性水平对其优化设计至关重要，而宽带脉冲注入探头广泛用于集成电路和电子设备的传导电磁敏感性测试。根据集成电路和电子设备的传导电磁敏感性测试需求，通过分析宽带脉冲注入探头的工作原理、影响工作带宽及平坦度的因素，进行宽频带高平坦度的宽带脉冲注入探头的方案设计，通过多线并绕、磁芯与外壳匹配设计、高频段阻抗匹配等方法，研制出宽频带高平坦度的宽带脉冲注入探头。测试结果和实际应用结果表明：所研制的宽带脉冲注入探头实现了工作频率覆盖9 kHz～1 GHz、平坦度小于5 dB的性能指标，可以满足开展传导电磁敏感性测试的需求。     

基于动态小波指纹的冰孔隙率测量方法研究（英文）

针对飞机结冰情况下的冰孔隙率测量问题，提出并评估了一种基于动态小波指纹技术的超声波孔隙率测量方法。通过理论模型和有限元仿真分析了超声纵波的传播过程，阐述了孔隙大小等因素对孔隙率测量的影响机理。结合20块冰样品的60组超声波测量数据，生成了小波指纹图像，并提取了11维关键特征。基于主成分分析和多项式拟合，所实现的孔隙率测量均方根误差（Root mean square error, RMSE）达到1.144%，说明本文方法比传统的峰值拟合方法更稳定、准确。