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公开(公告)号：CN110487892A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910611597.6
申请日：2019-07-08
IPC: G01N29/036 , G01N29/06 , G01N29/12 , G01N29/265 , G01N29/28
Abstract: 一种表征聚合物和复合材料内阻尼力学性能的空气耦合超声特征成像方法，属于材料性能测试与表征技术领域。该发明包括对材料损耗角正切值的计算方法、空气耦合超声扫查以及声学参数特征成像方法。具体步骤是首先基于空气耦合超声回波信号计算得出聚合物和复合材料的损耗角正切值，该参数反映了聚合物和复合材料的动态粘弹性能；然后以损耗角正切值为声学特征参量，结合脉冲反射式空气耦合超声扫描成像方法得到基于材料损耗正切角与X、Y扫描方位和频率的三维图像，可实现对聚合物和复合材料内阻尼力学性能的真正无损测试和评价。
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公开(公告)号：CN102435675B
公开(公告)日：2013-07-24
申请号：CN201110283874.9
申请日：2011-09-23
Applicant: 南昌航空大学
IPC: G01N29/07
Abstract: 一种不等厚板对接焊缝超声TOFD技术检测方法，方法步骤为：步骤一：发射探头放置于不等厚板对接焊缝部件厚板上平面，接收探头放置于不等厚板对接焊缝部件薄板上平面；步骤二：探头角度和探头间距的确定与传统TOFD方法一样；步骤三：发射探头首先在厚板中产生一定角度的入射纵波；步骤四：结束于底面回波；步骤五：求解出缺陷深度。本发明的技术效果是：新的TOFD工艺对不等厚度板对接焊缝部件的检查，会出现新的直通波代替传统平面消失的直通波，从而可以实现对缺陷识别和定位，拓宽了TOFD检查对象的范围。
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公开(公告)号：CN119985709A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510169005.5
申请日：2025-02-17
IPC: G01N29/06 , G01N29/22 , G01N29/265 , G01N21/17
Abstract: 本发明涉及激光超声等领域，特别涉及一种基于激光超声的复合式数据采集装置和超声断层成像方法。本发明通过复合式数据采集装置可以实现螺旋式扫查、直线式扫查和断层式扫差的路径规划，有效解决传统扫查装置扫查单一的问题。将采集的激光超声数据进行VMD分解去除突兀信号，提高超声信号的信噪比。将降噪后信号通过信号映射模块，使超声一维信号斜率和幅值差分别作为极角和极径映射到极坐标系中，然后采用图像处理的方法将极坐标图像进行处理，凸显出损伤区域。最后将获取的图像，采用体绘制方法实现缺陷的三维可视化。本发明实现了对被测物体的数据采集、信号降噪、信号映射、图像处理和三维可视化，可以直观呈现出内部缺陷的三维形貌特征。
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公开(公告)号：CN119178805A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411434743.X
申请日：2024-10-15
Applicant: 南昌航空大学
IPC: G01N29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于多维信号重构的环焊缝超声C扫描图像质量改善方法，涉及超声波无损检测的检测信号处理与基于检测信号的成像领域。包括步骤：S1、对检测信号进行四层小波包分解得到分解信号的小波包系数；S2、筛选保留第四层小波包分解信号中的两个特定的小波包系数；S3、将两个保留的分解信号的小波包系数分别进行重构并归一化，再基于重构后的信号重建检测图像；S4、所有两个保留的分解信号归一化后进行叠加重构，并基于叠加信号重建C扫描图像。本发明具有抗噪声能力强、细节信号保留好、图像重建精度高等优点。
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公开(公告)号：CN118942594A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411375500.3
申请日：2024-09-30
Applicant: 南昌航空大学
IPC: G16C60/00 , G06F30/23 , G06T17/20 , G06F111/10 , G06F113/26
Abstract: 本发明公开了一种加捻纤维束的建模方法、系统、设备和介质，其涉及三维建模技术领域。包括：获取加捻纤维束中纤维束的横截面半径R、纤维束数量和横截面最大尺寸；将加捻纤维束的横截面半径R、纤维束数量和横截面最大尺寸输入有限元软件Abaqus，生成三维有限元模型。本发明能够实现纤维束的加捻结构建模，划分的网格沿着纤维束加捻方向均匀分布，进而提高建模结果的准确性和精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118518757B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410968919.3
申请日：2024-07-19
Abstract: 本发明公开了一种基于矩形阵列MUSIC算法与信号补偿的超声导波缺陷检测方法，本发明的目的解决在大面积板状结构内部缺陷检测定位时，经典MUSIC算法使用一维线型阵列进行检测时存在角度盲区、镜像问题和传感器阵列布置固定且单一问题，将激光超声和二维阵列引入MUSIC算法中，利用激光超声具有非接触、易于布置和高分辨率的特点，实现对结构的全方位缺陷检测，然后通过获取大型板状结构的波速曲线和能量衰减曲线，对MUSIC算法中的导向矢量进行校正，并计算空间谱，得到空间谱峰值，即为缺陷位置，提高了缺陷定位精度，本发明所述方法考虑各向异性材料不同传播角度的波速差异和超声导波衰减不均匀的影响，实现对大面积板状结构全方位的缺陷检测与高精度定位。
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公开(公告)号：CN118169230A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410160069.4
申请日：2024-02-05
Applicant: 爱德森(厦门)电子有限公司 , 南昌航空大学 , 中国航发南方工业有限公司
IPC: G01N27/9093 , G01N27/904 , G01N27/90
Abstract: 本发明涉及无损检测领域，公开一种航空发动机叶片疲劳裂纹原位快速涡流检测探头及检测方法。采用仿形面阵柔性扫频涡流检测传感器，设计可柔性变形、自适形于待检叶片叶身的叶背和叶盆表面的仿形柔性骨架以及多层柔性线路板，其由至少三层的柔性线路板叠合而成，每层柔性线路板均设置有面阵列排布的多个阵元线圈、三层柔性线路板上同一纵向位置上的阵元线圈之间小间距错开形成三圆交叉状；多层线路板最上层的表面还设置有可吸附在叶片上的透明粘膜；采用高频分时分层激励工作模式，获取每层柔性线路板上的阵元线圈的检测信号，利用多层检测信号反演推算出是否存在裂纹以及裂纹的位置、大小和走向信息，一次成像极大的提高检测效率和检测精度。
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公开(公告)号：CN117405767A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202310801242.X
申请日：2023-07-03
Applicant: 爱德森(厦门)电子有限公司 , 北京航空工程技术研究中心 , 中国人民解放军海军工程大学 , 中国航发西安航空发动机有限公司 , 南昌航空大学
IPC: G01N27/90 , G01N27/9093
Abstract: 本发明涉及航空航天发动机的无损检测技术领域，具体的是一种发动机复杂结构的原位检测方法，用于发动机涡轮复杂内部结构的多层金属结构件的检测。本发明的检测方法，通过采用基于小线径线圈的放置式仿形差分涡流探头以及可变宽度脉冲串的激励方式，解决了常规涡流小线径线圈与大激励电流的矛盾，能够实现探头无需与工件产生相对运动也可检出裂纹，并且能够透过表层合金材料检测内层产生的疲劳裂纹，如此一来，不仅解决了探头无法移动的狭窄空间位置检测的难题，而且可以检出表层金属材料表面裂纹，同时还能够对底层金属材料表面裂纹的损伤程度进行定量评估。
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公开(公告)号：CN116973457A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310953225.8
申请日：2023-07-31
Applicant: 南昌航空大学
Abstract: 本发明公开了一种带包覆层蒸汽管道电磁超声在线监测探头、装置及方法，其中探头包括：蝶形线圈，用于通入类直流电流，或同时通入类直流励磁电流和强脉冲激励电流；曲折线圈，用于通入强脉冲激励电流；曲折线圈为不等间距曲折线圈，且间距从输入端至输出端逐渐缩小。向蝶形线圈内通入类直流励磁电流可产生偏置磁场；若向蝶形线圈内通入强脉冲激励电流时可激发超声体波，若向曲折线圈内通入强脉冲激励电流时可激发超声导波，从而实现管道壁厚和缺陷检测；不等间距曲折线圈所激发的导波具有Chirp信号特点，可以实现脉冲压缩提高超声回波信号的信噪比和分辨率。探头体积小，不受居里温度影响，适用于高温持续检测和狭窄区域检测。
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公开(公告)号：CN116754657A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310715605.8
申请日：2023-06-16
Applicant: 南昌市建筑科学研究所(南昌市建筑工程质量检测中心) , 南昌航空大学
IPC: G01N29/44 , G01N29/06 , G01S13/90 , G06F30/23 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种钢筋混凝土结构改善时域合成孔径成像快速算法，步骤如下：建立一个钢筋混凝土二维有限元仿真模型，计算半扩散角；对钢筋混凝土二维有限元仿真模型中的超声探头开展仿真测试，形成全矩阵数据；对钢筋混凝土二维有限元仿真模型进行像素化，计算扩散角因子；比较步骤一中的半扩散角和步骤三中的扩散角因子，是否进行合成孔径处理；按照时域合成孔径全聚焦算法对步骤二中的全矩阵数据进行成像处理。本发明的有益效果是：本发明确定每个像素点对各个发射超声探头的扩散角因子，超声探头扩散角外的区域不进行声程计算与幅值叠加，大大提高了算法效率，同时也避免了成像出扩散角外的伪缺陷。且扩散角越小，数据量越庞大，算法加速效果越明显。
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