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| 1 | 利用深度神经网络和小波包变换进行缺陷类型分析显示文摘超声检测中对缺陷进行类型分析通常取决于操作人员对于特定专业知识的了解及检测经验,从而导致其分析结果的不稳定性和个体差异性。本文提出了一种使用小波包变换提取缺陷特征信息,并应用深度神经网络对得到的信息进行分类识别的方法。利用超声相控阵系统对于不锈钢试块上的通孔、斜通孔和平底孔进行超声检测,并对得到的超声回波波形按照新方法进行分析。实验结果表明,使用小波包变换后的数据进行分类识别能够在提高识别准确率的同时降低神经网络的学习时间,而使用深度神经网络相比通用的BP神经网络以可接受延长学习时间的代价提高了识别的准确率。采用新方法后,缺陷分类正确率提高了21.66%,而网络学习时间只延长了91.9s。在超声检测中使用小波包变换和深度神经网络来对于缺陷进行类型分析,能够排除人为干扰,增加识别准确率,对于实际应用有着极大的意义。 | 施成龙 师芳芳 张碧星 | 2016 | 声学学报2016，41，4： | 14 |
| 2 | 圆台形超声相控阵列在管材检测中的聚焦声场显示文摘针对一种新型的用于钢管横向缺陷检测的圆台形超声相控阵列,提出了计算管内一次波位移场的模型。设计了三维情况下,圆柱界面存在时的时间延迟法则,并在高频近似下,利用瑞利积分法结合稳相法,研究和计算了管材横截面以及纵剖面上的二维声场分布特性。最后详细讨论了圆台形相控阵列中心夹角、阵元宽度及动态阵元数等参数对管材中聚集声场的影响。结果表明,这种模型以及计算方法可以有效地分析圆台形阵列在钢管内的辐射位移场特性,为实际制作这种圆台形阵列提供理论指导。 | 郭忠存 阎守国 张碧星 | 2018 | 声学学报2018，43，5： | 5 |
| 3 | 固体中线性相控阵列的瞬态聚焦特性显示文摘针对线性相控阵列在固体介质中的声场聚焦特性及参数优化问题,该文给出了一个线性阵列的纵波瞬态聚焦声场模型。数值结果表明,当阵元被短时脉冲信号激励时,瞬态聚焦声场中不会形成栅瓣,突破了传统稳态理论模型中对阵元间距的限制;同时由于横纵波在聚焦区域内可完全分离,声束旁瓣的幅值也得到了抑制。其次,增大阵元间距能够显著提高聚焦性能,但会导致聚焦声场能量减弱,综合考虑后,最佳的阵元间距为一个波长左右。并且发现,阵元宽度对于聚焦性能几乎没有影响,但宽阵元能够提高聚焦能量。此外,受到纵波激发特性的影响,使得相控阵只能在低偏转角处获得理想的纵波聚焦性能。最后,采用不同阵元间距的相控阵探头对试块进行成像实验,观察到大阵元间距可以显著改善缺陷成像分辨率,从而验证了理论分析的结果。 | 戴宇翔 阎守国 张碧星 | 2022 | 应用声学2022，41，1： | 0 |
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