超聲相控陣檢測復(fù)合材料缺陷方法_圖文

1、 2015 年 8 月 李 健等：超聲相控陣檢測 CFRP 缺陷識(shí)別方法 755 對 3 種缺陷信號(hào)提取 8 個(gè)特征值， 因此網(wǎng)絡(luò)中的 輸入節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)設(shè)置為 8； 要識(shí)別的缺陷有 3 類， 因此 網(wǎng)絡(luò)的輸出層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)設(shè)置為 3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于識(shí)別 超聲信號(hào)時(shí)， 通常使用二進(jìn)制量 0、 1 或者0， 1區(qū)間 的數(shù)字表示 本實(shí)驗(yàn)中， 3 種缺陷對應(yīng)的輸出分別設(shè) 定為： 分層0 0 1、 夾雜0 1 0、 脫粘1 0 0 隱含層數(shù) 的增加會(huì)使網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變得復(fù)雜， 因此選擇 1 個(gè)隱含層 構(gòu)成 3 層 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 通過增加隱含層中神經(jīng)元的 數(shù)目來提高網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別率和識(shí)別精度， 且訓(xùn)練效果也 更容易觀察、

2、 調(diào)整 隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的選取一般按照經(jīng) 11 驗(yàn)公式 估算得到， 即 nh = 2ni + 1 4 結(jié) 論 (1使用超聲相控陣系統(tǒng)檢測碳纖維增強(qiáng)復(fù)合材 料可以提高檢測效率， 同時(shí)， 對缺陷信號(hào)有良好的成 像效果， 通過 B 掃圖可以對缺陷進(jìn)行初步分類 (2利用 sym8 小波分析處理信號(hào)， 提取 8 個(gè)特 征值； 構(gòu)建 3 層 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 采用共軛梯度算法訓(xùn) 練網(wǎng)絡(luò)， 可以很好地識(shí)別分層、 夾雜、 脫粘 3 種缺陷， 識(shí)別率達(dá)到 95.7% 結(jié)果表明， 該方法能有效區(qū)分碳 纖維復(fù)合材料中的常見缺陷， 為以后能快速、 準(zhǔn)確地 識(shí)別更多類型的缺陷奠定了一定的基礎(chǔ) 參考文獻(xiàn)： 1 趙稼祥，王曼霞

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7、 訓(xùn)練次數(shù)為 100 次， 目標(biāo)誤 差設(shè)定為 0.01 3.2 3.3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類 為了保證訓(xùn)練充分， 同時(shí)保證訓(xùn)練樣本和測試樣 本的獨(dú)立性與隨機(jī)性， 筆者采取循環(huán)交替網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 12 法 隨機(jī)提取 150 組數(shù)據(jù)中的 120 組數(shù)據(jù)訓(xùn)練網(wǎng) 絡(luò)， 用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)處理其余 30 組數(shù)據(jù) 重復(fù)上述 過程， 直至每組測試樣本均測試完畢 通過上述方 法， 得到如圖 7 所示的識(shí)別結(jié)果 在隨機(jī)抽取的 23 個(gè)樣本中， 包含 6 個(gè)分層缺陷 樣本、 7 個(gè)夾雜缺陷樣本及 10 個(gè)脫粘缺陷樣本 識(shí)別 率為 95.7% 該方法可以有效地識(shí)別分層和夾雜缺 陷， 而 1 個(gè)脫粘缺陷樣本被誤判為分層缺陷 產(chǎn)生

8、誤 差的原因可能為： 脫粘缺陷樣本在制作過程中采用自 然缺陷形式， 部分樣本不具備典型性 圖 7 識(shí)別結(jié)果 Fig.7 Recognition result Zhang Yan. Research on Damage Detection for Composite Material Based on Fuzzy Neural NetworkD. Nanj- 756 天津大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)與工程技術(shù)版 第 48 卷 第8期 ing：College of Aerospace Engineering，Nanjing University of Aeronautics and Astronautics

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