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公开(公告)号：CN117388370A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311421646.2
申请日：2023-10-30
Applicant: 南昌市建筑科学研究所有限公司 , 南昌航空大学 , 中国建筑一局(集团)有限公司江西分公司 , 江西衡熙工程质量检测有限公司
Abstract: 本发明公开了一种钢筋混凝土结构阵列超声高分辨组合成像方法，属于超声无损检测技术领域。针对钢筋混凝土超声检测中存在的声能衰减大、波束指向性差、波形畸变严重等问题，在全聚焦数据成像的基础上，进行混凝土超声阵列检测，引入数字补偿滤波技术抑制低频超声阵列超声探头的频响特性，同时结合时间反转聚焦增强算法与相位相干成像算法完成数据与图像处理，共同提升检测的信噪比和分辨率，最终实现钢筋混凝土结构的高分辨成像。本发明的优点是：围绕全聚焦线性超声阵列检测系统在钢筋混凝土超声检测中的优势，结合不同数据处理与成像算法特点，丰富了混凝土结构质量检测的技术手段，提高了混凝土结构检测信噪比和成像分辨率，具有重要的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN221572166U
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202420304739.0
申请日：2024-02-19
Applicant: 南昌航空大学 , 湖南安广检验检测有限公司 , 江西衡熙工程质量检测有限公司
Abstract: 本实用新型公开了一种复合材料抗冲击检测操作平台，包括主体，所述主体的顶端固定有检测平台，所述检测平台的内部设置有复合材料，所述检测平台的内部设置有夹持定位机构，所述主体的表面固定有抬起机构，所述夹持定位机构包括：夹持组件，该夹持组件设置在检测平台的内壁两侧；操作组件，该操作组件设置在夹持组件的顶端；本实用新型通过设计的限位板、连接槽、连接杆与伸缩弹簧，能够实现让复合材料快速的卡入检测平台进行暂时限位，同时配合设计的对位孔与定位螺杆，还可以对复合材料进行牢固的定位，相比较现有的技术，大大方便了复合材料的检测定位工作。
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公开(公告)号：CN221773343U
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202420305092.3
申请日：2024-02-19
Applicant: 南昌航空大学 , 湖南安广检验检测有限公司 , 江西衡熙工程质量检测有限公司
Abstract: 本实用新型公开了一种金属构件弯压固定结构，包括设置于操作台顶部的固定机构本体,所述固定机构本体由架体组件、螺柱、座体组件组成，所述座体组件设置于架体组件的内侧，所述螺柱设置于座体组件的顶部，所述架体组件由顶架、对称设置的侧架组成；通过设计的限位机构，改善原先金属构件弯压固定过程中，因用于固定的座体组件在调节高度时，座体组件与架体组件之间存在不贴合现象，造成高度调节时，存在位置晃动，且轴承A的位置存在不稳固的现象，因对金属构件的固定效果，通过设置限位机构，增加架体组件与座体组件之间的卡合结构，使座体组件在上下位置移动过程中更加稳固，且确保轴承A的稳定性。
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公开(公告)号：CN221765225U
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202420304837.4
申请日：2024-02-19
Applicant: 南昌航空大学 , 湖南安广检验检测有限公司 , 江西衡熙工程质量检测有限公司
IPC: G01N17/00
Abstract: 本实用新型公开了一种管道腐蚀检测实验装置，包括检测实验装置主体，所述检测实验装置主体包括移动底座、吸附固定机构、控制箱、显示屏、导线与探测头，所述吸附固定机构设置在移动底座的内部底端，所述控制箱设置在移动底座的上表面一端，所述显示屏设置在控制箱的顶端一侧；通过设计清洁机构，可以将检测实验装置主体在管道的表面移动检测管道腐蚀前，丝杆转动将移动架在丝杆的外表面稳定移动，移动架稳定移动带动刮板移动调节接触于管道的表面，检测实验装置主体移动检测时便于带动刮板接触于管道的表面刮除清洁处理，便于对管道的表面清洁处理更加光滑，使得吸附固定机构在移动后通过吸附固定机构吸附更加紧固。
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公开(公告)号：CN119959363A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510453469.9
申请日：2025-04-11
Applicant: 南昌航空大学 , 南昌市建筑科学研究所有限公司 , 江西省检验检测认证总院特种设备检验检测研究院
Abstract: 本发明公开了基于阵元指向的钢筋混凝土超声阵列成像的图像校正方法，包括如下步骤：在进行钢筋混凝土目标区域检测时，根据低频超声波长、频率及阵元宽度等检测参数，计算出阵元指向性函数，将阵元指向性函数作为权重因子引入全聚焦成像算法，在阵元指向性函数中引入固体指向性因子，并代入全聚焦成像算法计算得到增强幅值；本发明通过采用指向性函数作为校正因子，可以对全聚焦成像过程进行动态校正处理，能够补偿因声能量差异导致全聚焦成像出现失真甚至伪像的问题，可以有效提升全聚焦成像分辨率；通过引入固体指向性因子至阵元指向性函数中可适应钢筋混凝土结构检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103901115A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410150224.0
申请日：2014-04-15
Applicant: 南昌航空大学
IPC: G01N29/44
Abstract: 本发明公开了一种基于EMD联合小波阈值去噪的粗晶材料超声检测方法，结合EMD对非平稳非线性信号的自适应分解能力与小波多尺度多分辨降噪能力，对粗晶材料检测的低信噪比信号进行去噪处理，充分改善检测信号信噪比，实现对粗晶材料的有效检测。本发明的优点是：充分结合两者在检测信号处理中的优势，能够对低信噪比的检测信号进行合理去噪，能更有效的区分信号和噪声，选取更合适的阈值去除噪声，大幅提高信噪比，最终达到对粗晶材料进行有效检测的目的。
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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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公开(公告)号：CN109959726A
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201910252801.X
申请日：2019-03-29
Applicant: 南昌航空大学
IPC: G01N29/14
Abstract: 本发明公开了一种玻璃纤维复合材料弯压损伤声发射特征参数表征方法，采用声发射信号的能量、计数两个特征参数信息反映玻璃纤维复合材料损伤的全过程。通过提取玻璃纤维复合材料弯曲加载损伤过程中所产生声发射信号的特征参数，找出各特征参数与玻璃纤维复合材料不同损伤阶段间的内在联系，从而实现声发射特征参数对玻璃纤维复合材料损伤表征，达到玻璃纤维复合材料全寿命定量评价和损伤预警的目的。本发明优点：适用于其他增强纤维复合材料的健康监测，在工程检测中具有重要的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN118443800B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410904318.6
申请日：2024-07-08
Applicant: 南昌航空大学 , 南昌市建筑科学研究所有限公司
Abstract: 本发明公开了基于改进的动态多群粒子群算法混叠分离信号的方法，步骤如下：对装配式钢结构防护涂层试块进行超声水浸检测得到超声水浸检测信号；使用稀疏分解匹配追踪算法混叠分离防护涂层超声水浸检测信号；残差比阈值能自适应分解混叠分离的防护涂层超声水浸检测信号，使用残差比阈值作为稀疏分解匹配追踪算法的迭代终止条件；使用改进的动态多群粒子群算法对残差比阈值法进行优化，提高稀疏分解匹配追踪算法的运行速率和分解重构精度。本发明的优点是：提出改进动态多群粒子群算法对稀疏分解搜寻最佳原子的过程进行优化，极大的提升了稀疏分解算法的运行速率，同时提高了信号稀疏分解重构精度，保证了涂层测厚的准确性。
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公开(公告)号：CN118443800A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410904318.6
申请日：2024-07-08
Applicant: 南昌航空大学 , 南昌市建筑科学研究所有限公司
Abstract: 本发明公开了基于改进的动态多群粒子群算法混叠分离信号的方法，步骤如下：对装配式钢结构防护涂层试块进行超声水浸检测得到超声水浸检测信号；使用稀疏分解匹配追踪算法混叠分离防护涂层超声水浸检测信号；残差比阈值能自适应分解混叠分离的防护涂层超声水浸检测信号，使用残差比阈值作为稀疏分解匹配追踪算法的迭代终止条件；使用改进的动态多群粒子群算法对残差比阈值法进行优化，提高稀疏分解匹配追踪算法的运行速率和分解重构精度。本发明的优点是：提出改进动态多群粒子群算法对稀疏分解搜寻最佳原子的过程进行优化，极大的提升了稀疏分解算法的运行速率，同时提高了信号稀疏分解重构精度，保证了涂层测厚的准确性。
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