[发明专利]一种碳纤维增强复合材料缺陷的诊断方法在审

专利信息
申请号: 201811035033.4 申请日: 2018-09-06
公开(公告)号: CN109444255A 公开(公告)日: 2019-03-08
发明(设计)人: 尹丽媛;吴建德;叶波;王晓东 申请(专利权)人: 昆明理工大学
主分类号: G01N27/90 分类号: G01N27/90
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 650093 云*** 国省代码: 云南;53
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摘要:
搜索关键词: 碳纤维增强复合材料 增强复合材料 种碳纤维 图像 诊断 试件 涡流检测设备 涡流检测装置 电磁传感器 训练分类器 支持向量机 采集图像 经济损失 平面阻抗 缺陷识别 上下表面 信号轨迹 自动识别 阻抗变化 阻抗信息 多频率 复平面 多频 扫描 分类
【权利要求书】:

1.一种碳纤维增强复合材料缺陷的诊断方法,其特征在于,首先利用多频涡流检测装置对碳纤维增强复合材料试件的上下表面进行扫描,获得其阻抗信息,并在复平面上显示出平面阻抗信号轨迹图像,采集图像的对称性、幅值及角度作为特征值,并利用支持向量机SVM分类器对特征值进行训练建立训练分类器,然后将待识别图像的特征值输入到训练后的分类器中,对阻抗变化图像进行判断,从而实现碳纤维增强复合材料的缺陷进行诊断。

2.根据权利要求1所述的碳纤维增强复合材料缺陷的诊断方法,其特征在于:所述多频涡流检测装置包括多频率电磁传感器(1)、定制传感器(2)和2D机动扫描台(3),定制传感器(2)的探头为差分探头,定制传感器(2)固定于2D机动扫描台(3)上,定制传感器(2)与多频率电磁传感器(1)相连。

3.根据权利要求1所述的碳纤维增强复合材料缺陷的诊断方法,其特征在于:所述采集图像的对称性、幅值及角度作为特征值的具体步骤如下:

(1)测量平面阻抗信号轨迹图像的对称性:利用尺度不变特征变换算法计算平面阻抗变化轨迹的图像上下两部分的对称度;

(2)测量平面阻抗信号轨迹图像的幅值:通过MATLAB计算得到平面阻抗信号轨迹图像对应复平面虚轴的最大值和最小值的差;

(3)测量平面阻抗信号轨迹图像的角度:通过MATLAB计算得到平面阻抗信号轨迹图像最大幅值点与最小幅值点相连形成的直线与复平面实轴的夹角。

4.根据权利要求1~3所述的碳纤维增强复合材料缺陷的诊断方法,其特征在于:具体步骤如下:

Step1:将定制传感器(2)的差分探头置于距离待测碳纤维增强复合材料试件上表面0.1mm处,将差分探头的垂直角度从0°到50°以5°的间隔进行变化,且差分探头每改变5°,获取平面阻抗信号轨迹图像的对称性、幅值和角度,共获得10组试验数据;

Step2:然后将定制传感器(2)的差分探头的垂直角度保持为0°,将差分探头的距离待测碳纤维增强复合材料试件上表面的距离从0.1mm到1.1mm以0.1mm的间隔变化,且每改变0.1mm,获取平面阻抗信号轨迹图像的对称性、幅值和角度,共获得10组试验数据;

Step3:再将定制传感器(2)的差分探头置于距离待测碳纤维增强复合材料试件下表面0.1mm处,将差分探头的垂直角度从0°到50°以5°的间隔进行变化,且差分探头每改变5°,获取平面阻抗信号轨迹图像的对称性、幅值和角度,共获得10组试验数据;

Step4:然后再将定制传感器(2)的差分探头的垂直角度保持为0°,将差分探头的距离待测碳纤维增强复合材料试件下表面的距离从0.1mm到1.1mm以0.1mm的间隔变化,且每改变0.1mm,获取平面阻抗信号轨迹图像的对称性、幅值和角度,共获得10组试验数据;

Step5:从Step1~Step4中每10组数据中选取5组数据作为训练样本用支持向量机SVM分类器进行分类训练,得到训练分类器;

Step6:Step1~Step4中其余的数据作为测试样本,输入至SVM训练分类器中进行测试,从而根据测试结果对碳纤维增强复合材料有无缺陷进行判断。

5.根据权利要求4所述的碳纤维增强复合材料缺陷的诊断方法,其特征在于:所述Step5进行分类训练时,试件无缺陷记为“1”,有缺陷记为“0”。

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