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公开(公告)号：CN113820310B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202110953040.8
申请日：2021-08-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种频率调制热波信号稀疏辅助去噪方法，该方法将稀疏优化原理和传统的时不变低通滤波相结合对频率调制热波信号进行降噪。通过将频率调制热回波信号建模为低通分量、分段平滑分量和噪声，并将该问题转化为稀疏正则化的线性逆问题，并利用最大‑最小迭代算法进行求解，以达到重建低通分量和分段平滑分量，实现对频率调制热回波信号进行降噪的目的。由于该迭代算法利用了带状系统快速求解的优点，因此显著提高了计算效率。该发明不仅适用于线性调频和非线性调频的热波信号，还适用于其它类型的频率调制热波信号，具有广泛的应用范围，对碳纤维增强复合材料等工业复合材料、牙齿等生物组织的高分辨率脉冲压缩热成像具有重要意义。
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公开(公告)号：CN114544765A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210076405.8
申请日：2022-01-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的检测板状材料缺陷存在与位置的方法，包括：获取待检测结构的由与不同缺陷位置相对应的单个导波信号构成的导波信号数据集；将单个导波信号正则化处理后分割成不重叠的、表征与缺陷位置相关的时空信息的信号片段，将每个信号片段作为一个局部图节点，确定每两个局部图节点之间的权重，将单个导波信号转换为局部图；将局部图作为一个全局图节点，确定每两个全局图节点之间的权重，将导波信号数据集转换为全局图；将导波全局图输入图卷积神经网络模型进行训练；将实验新获得的导波信号输入训练好的模型，得到待检测结构的缺陷位置输出。本发明能够对导波信号缺陷信息的充分挖掘，提高了缺陷检测效果。
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公开(公告)号：CN113343547A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110459603.8
申请日：2021-04-27
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/25 , G06F113/26 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种陶瓷‑金属复合结构光热波场建模方法，属于多物理场无损检测领域。在该建模方法中，基于格林函数法，推导了由半透明表面涂层和两层不透明固体(粘结层和基体)组成的三层陶瓷‑金属复合结构的光热波场模型。在该模型中，考虑了表面涂层的空间变化体积热源和可用狄拉克函数描述的内部界面热源。利用所推导的光热波场模型研究了三层陶瓷‑金属复合结构的表面热波场与半透明表面涂层厚度及其光热物理特性的关系。本发明对基于光热辐射、红外光热成像等光热技术的多层复合结构无损检测具有重要意义。
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公开(公告)号：CN115728390A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211511603.9
申请日：2022-11-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种时间反演相控阵聚焦超声的红外热成像检测系统及方法，红外热像仪、相控阵超声脉冲触发接收器、功率放大器、阵列超声换能器及计算机，其中阵列超声换能器包括多个阵列的压电片，相控阵超声脉冲触发接收器的触发信号激励阵列压电片的中心位置压电片，并接收来自各个压电片的电压频率响应信号，然后重新激励对应的各压电片，红外热像仪用于采集待检碳纤维复合材料表面的连续变化的热像数据，计算机利用所述热像数据得出疲劳裂纹信息。本发明在保证检测成像分辨力的前提下解决了目前的超声红外热像技术中使用大功率超声变幅杆作为激励源会对碳纤维复合材料表面造成二次损伤的检测技术难题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115440181A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210949693.3
申请日：2022-08-09
Applicant: 东南大学
IPC: G10K11/172
Abstract: 本发明涉及一种的声屏障降噪结构及其设计方法，包括：将所测噪声频谱的高频噪声的高频谷值确定为所述谐振单元的高频隔声量的谷值频率，将低频噪声的低频峰值确定为所述复合波导层的低频隔声量的峰值频率，根据低频峰值的个数确定亥姆霍兹腔的数量；根据谷值频率计算获得关于微穿孔板层的厚度、微穿孔板层上小孔的直径、中空腔体层的厚度及其横截面尺寸参数关系式，从而对相关参数进行优化选择；根据每个峰值频率分别计算获得关于相应亥姆霍兹腔的体积、以及其对应喉管的有效面积、横截面长度关系式，从而对有效面积进行优化选择。设计出的结构通过谐振系统控制高频噪声，利用复合波导层的亥姆霍兹腔控制低频噪声，实现大频率范围内的选择性隔声。
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公开(公告)号：CN113358697B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202110459509.2
申请日：2021-04-27
Applicant: 东南大学
IPC: G01N25/72
Abstract: 本发明提供一种基于非线性调频的高分辨率光热脉冲压缩热成像检测方法，包括以下步骤：步骤10)将瞬时频率曲线为凹二次函数的非线性频率调频信号作为激励信号，发射所述激励信号对待测样品进行加热；步骤20)利用红外热像仪获取待测样品表面的热波回波信号；步骤30)将所述激励信号和所述热波回波信号进行匹配滤波处理，得到匹配滤波输出信号。本发明方法得到的匹配滤波输出信号具有很低的旁瓣和很窄的主峰，从而使得到的待测样品的光热脉冲压缩热成像信号具有高信噪比和深度分辨率。
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公开(公告)号：CN113343547B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202110459603.8
申请日：2021-04-27
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/25 , G06F113/26 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种陶瓷‑金属复合结构光热波场建模方法，属于多物理场无损检测领域。在该建模方法中，基于格林函数法，推导了由半透明表面涂层和两层不透明固体(粘结层和基体)组成的三层陶瓷‑金属复合结构的光热波场模型。在该模型中，考虑了表面涂层的空间变化体积热源和可用狄拉克函数描述的内部界面热源。利用所推导的光热波场模型研究了三层陶瓷‑金属复合结构的表面热波场与半透明表面涂层厚度及其光热物理特性的关系。本发明对基于光热辐射、红外光热成像等光热技术的多层复合结构无损检测具有重要意义。
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公开(公告)号：CN114048673A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111254529.2
申请日：2021-10-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的监测复合材料弹性模量的方法，其特征是利用深度神经网络，建立导波在复合材料中传播的频散曲线与复合材料弹性模量之间的复杂关系，实现对复合材料弹性常数的精确检测。同时，该方法提出利用一种谱元法改进的半解析有限元法产生训练神经网络的相关数据集，该方法可应用于工业设施、航天设备等，实现复合材料弹性性质的快速超声无损检测。
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公开(公告)号：CN113960173A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111077477.6
申请日：2021-09-13
Applicant: 东南大学
IPC: G01N29/06 , G01N29/24 , G01N29/265
Abstract: 本发明涉及一种非线性超声的单侧共线混频扫查检测系统及方法，系统结构包括超声激励组件，超声激励组件包括超声发射接收器以及分别与其连接的超声发射斜探头和超声收发一体斜探头；两个探头各通过一斜楔设置在待检试件的同一侧表面，斜楔的用于固定探头的压电晶片的安装面与待检试件表面之间形成斜角、及两个探头的入射点之间的距离满足使两个探头的超声波在试件内形成共线混频，从而检测内部损伤。本发明检测方法通过动力组件驱动两个探头沿待检试件的同一侧表面同步移动，完成整个水平截面的扫描，利用数据采集卡及计算机检测软件根据每个扫描位置的混频波信号可对试件结构损伤区域进行成像。特别适用安装位置已定的在役构件的检测。
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