[发明专利]一种提高金属与非金属粘接质量声激励检测精度的方法

说明书

技术领域

本发明涉及无损检测领域中的粘接质量检测方法，具体为一种提高金属与非金属粘接质量声激励检测精度的方法。

背景技术

金属与非金属材料粘接结构在航空航天、核工业、化工、石油及其他国防和民用领域具有广泛的应用，如：飞机蒙皮的粘接、制动装置的非金属刹车材料与金属粘接构件的粘接、输油管道与其仿腐蚀材料的粘接、大型油压机台面与支柱的粘接等。在这些应用中对金属与非金属之间的粘接质量要求较高，若粘接质量不高有时将会引发严重的事故，如：制动失灵、飞行事故等,因此粘接质量的检测在相关的生产及使用行业占据很重要的位置。

当粘接构件的尺寸、材料以及粘接工艺一定时，工程上粘接结构质量的好坏主要体现为粘接构件承受拉脱力的大小。声激励检测技术作为金属与非金属粘接检测的一种常用手段，即通过对粘接构件的非金属部分施加微力，阵列传感器同时获取粘接部位受力过程中发出的声阵列信号，经过多路信号放大器和信号采集系统将获得的声阵列信号送入计算机，提取粘接特征，通过人工神经网络、数据融合处理，预报出粘接构件承受拉脱力的大小。在检测过程中，由于各粘接特征从不同侧面、不同程度上反映了粘接质量的状况，且各粘接特征对粘接质量的影响程度不同，现有方法将不同粘接特征做等同处理，使得拉脱力的预报误差增大，同时降低了粘接质量检测的精度。

发明内容

本发明为了解决现有的检测金属与非金属粘接质量的声激励检测方法检测精度低的问题，提供了一种提高金属与非金属粘接质量声激励检测精度的方法。

本发明是采用如下的技术方案实现的：一种提高金属与非金属粘接质量声激励检测精度的方法，包括以下步骤：

S1：选择至少四种粘接构件，其中每种粘接构件可以和剩余的粘接构件中的至少两种粘接构件的粘接面积和剪切强度的一个相同；

S2：用阵列传感器采集上述粘接构件的声阵列信号；

S3：分别提取阵列传感器中各个传感器的粘接特征：对各个传感器采集到的不同粘接构件的声阵列信号分别进行时域、频域和倒谱域分析，得到不同粘接构件的预选特征，比较粘接面积和剪切强度中有一个相同的不同粘接构件之间的预选特征，若预选特征的差值随着粘接面积和剪切强度中任意一个量的单增或単减的变化的趋势相同，将满足这一条件的预选特征作为粘接特征；

S4：确定各个传感器中粘接特征的权值：由于声阵列信号采集和粘接特征提取中的不确定性，粘接特征服从可能性分布，对于n个粘接特征，其对应的可能性分布为π₁,π₂,…,π_n，计算两两之间的相似测度，从而得到n个粘接特征的相似测度矩阵：然后采用对数回归方法，来确定各粘接特征可能性分布的权重向量，使得对数误差平方和最小，即使得取得最小值，从而得到最优的w_i（i=1,2,…,n），w_i为第i个粘接特征的权重；

S5：将各个传感器的粘接特征和与粘接特征的对应的权重输入到人工神经网络，人工神经网络输出由各个传感器得到的粘结结构承受承受拉脱力的大小；

S6：将各个传感器得到拉脱力进行融合，得到最终的拉脱力。

本发明首先对进行检测的粘接构件进行了优选，相互比较的粘接构件之间可以在其中一个可控量相同的情况下，得到由另一个可控量变化带来的不同结果，进而可以准确的选择出粘接特征；在选取粘接特征时，将预选特征之间的差值随着粘接面积和剪切强度中任意一个量的单增或单减的变化的趋势相同的预选特征作为粘接特征，这样选取排除了偶然因素，可以选出真正的粘接特征；特别地，计算出了选出的粘接特征之间的相似性，从而得出各个粘接特征的权重，将不同粘接特征做不同处理，主要粘接特征赋予的权重较高，而次要粘接特征的权重较低，体现了主要粘接特征和次要粘接特征对粘接质量检测的不同作用，减少拉脱力的预报误差，同时大大降低了粘接质量检测的精度；各粘接特征从不同侧面、不同程度上反映了粘接质量的状况，因此得出的最终的拉脱力更精确。

上述的一种提高金属与非金属粘接质量声激励检测精度的方法，差值趋势相同、且差值的绝对值大于10%的预选特征选为粘接特征，进而最终得出的拉脱力更精确。

将不同粘接特征做不同处理，主要粘接特征赋予的权重较高，而次要粘接特征的权重较低，体现了主要粘接特征和次要粘接特征对粘接质量检测的不同作用，减少拉脱力的预报误差，同时大大提高了粘接质量检测的精度。

附图说明

图1为本发明的流程图。

图2为传感器采集声阵列信号的状态图。