高文清，陳東輝

(1.西南交通大學(xué)，四川 成都 610000；2.中國(guó)人民解放軍六五O六一部隊(duì)，遼寧 沈陽(yáng) 110027)

鋼-橡膠粘接結(jié)構(gòu)主要是指通過(guò)使用粘合劑，將鋼與橡膠進(jìn)行有效地粘合所形成的一種結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)具有較高的減震性、耐腐蝕性、耐高溫性以及成型工藝性能良好等特點(diǎn)，被廣泛地應(yīng)用于飛機(jī)、人造衛(wèi)星、船舶等各個(gè)領(lǐng)域。但是，該結(jié)構(gòu)在實(shí)際使用中，由于缺乏系統(tǒng)、完善的無(wú)損檢測(cè)技術(shù)支持，嚴(yán)重影響了粘接缺陷檢測(cè)結(jié)果的精確性和可靠性。為了解決這一問(wèn)題，技術(shù)人員要針對(duì)鋼-橡膠粘接結(jié)構(gòu)使用現(xiàn)狀，提出相應(yīng)的超聲檢測(cè)信號(hào)處理方案，便于后期更好地開(kāi)展超聲無(wú)損檢測(cè)工作。。

1 現(xiàn)代信號(hào)處理技術(shù)在超聲檢測(cè)中的應(yīng)用必要性及現(xiàn)狀

1.1 信號(hào)處理技術(shù)在超聲檢測(cè)中的應(yīng)用

現(xiàn)階段，超聲檢測(cè)逐漸向數(shù)字化、成像化方向不斷發(fā)展，由此出現(xiàn)了大量的數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)。

1.1.1解卷積技術(shù)

解卷積技術(shù)主要是指采用合適的處理方法，對(duì)時(shí)域卷積信號(hào)進(jìn)行分類(lèi)處理，并提取出有價(jià)值的特征信號(hào)。通過(guò)將該技術(shù)科學(xué)地應(yīng)用到地震偵探信號(hào)處理領(lǐng)域，可以提高有用信息資源的利用率。

1.1.2模式識(shí)別技術(shù)

模式識(shí)別技術(shù)主要是指通過(guò)精確地分類(lèi)和描述事件一系列處理過(guò)程，以實(shí)現(xiàn)對(duì)缺陷信號(hào)和噪聲信號(hào)的精確化區(qū)分。

1.1.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)理論技術(shù)被廣泛地應(yīng)用于信號(hào)處理、模式識(shí)別、非線性?xún)?yōu)化等各個(gè)領(lǐng)域，并取得良好的應(yīng)用效果。通過(guò)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)相關(guān)信號(hào)的集中化、全面化處理，極大地提高超聲檢測(cè)結(jié)果的精確性和真實(shí)性。例如：通過(guò)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)缺陷診斷進(jìn)行系統(tǒng)化分析，可以獲得比較精確、完整的信號(hào)特征，并實(shí)現(xiàn)對(duì)缺陷特點(diǎn)的高效化判斷。

1.2 信號(hào)處理技術(shù)在粘接結(jié)構(gòu)超聲檢測(cè)中應(yīng)用的必要性

信號(hào)通常涉及到大量的有用信息，在合適的時(shí)間，從海量信息中提取出具有價(jià)值的信息，從而形成相應(yīng)的信號(hào)處理技術(shù)。粘接結(jié)構(gòu)在進(jìn)行超聲檢測(cè)期間，主要用到了粘接缺陷相關(guān)的信息，這些有價(jià)值的信息以特定的形式，出現(xiàn)在所獲取的信號(hào)中。因此，需要利用信號(hào)處理技術(shù)，獲取出粘接缺陷相關(guān)的有價(jià)值信息；而超聲技術(shù)在實(shí)際實(shí)現(xiàn)中，離不開(kāi)現(xiàn)代信號(hào)處理技術(shù)的應(yīng)用。此外，為了確保用戶(hù)能夠更好地理解和應(yīng)用超聲檢測(cè)所輸出的各種信息，需要利用信號(hào)處理技術(shù)，將相關(guān)圖像形象、直觀地呈現(xiàn)在屏幕上。所以，信號(hào)處理技術(shù)在鋼-橡膠粘接結(jié)構(gòu)超聲檢測(cè)中具有重要的應(yīng)用價(jià)值，通過(guò)利用該技術(shù)，可以促使超聲檢測(cè)向數(shù)字化、智能化、信息化方向不斷發(fā)展。

1.3 國(guó)內(nèi)外采用的粘接界面超聲檢測(cè)研究現(xiàn)狀

1.3.1國(guó)外研究現(xiàn)狀

現(xiàn)階段，國(guó)外所采用的粘接界面超聲檢測(cè)方式主要以非線性超聲檢測(cè)方式為主，該方式具有靈敏度高、獲取粘接性能全面等特點(diǎn)。自1755年，Euler國(guó)外學(xué)者提出了“非線性聲學(xué)”概念，并將其與非線性噪聲進(jìn)行充分結(jié)合，取得了一定的研究成果。前蘇聯(lián)Zarembo等學(xué)者對(duì)有限幅度超聲波相關(guān)聲學(xué)參數(shù)、美國(guó)的BreaZeale學(xué)者利用有限幅度超聲檢測(cè)方式，對(duì)單晶鋁和銅進(jìn)行精確化檢測(cè)。

1.3.2國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀

目前，國(guó)內(nèi)學(xué)者在研究粘接界面超聲檢測(cè)領(lǐng)域，將超聲無(wú)損檢測(cè)作為重點(diǎn)研究?jī)?nèi)容，他們對(duì)金屬-非金屬粘接界面的性能進(jìn)行了全面研究。南京大學(xué)及水永安學(xué)者全面地研究了固體材料所對(duì)應(yīng)的超聲波傳播性能，并精確地測(cè)量和統(tǒng)計(jì)了鋁合金非線性系數(shù)。王小民學(xué)者成功構(gòu)建了粘接結(jié)構(gòu)的彈簧模型，并采用時(shí)域分析法，對(duì)非線性信號(hào)進(jìn)行分析。總之，超聲檢測(cè)模式屬于一種先進(jìn)、新型的檢測(cè)手段，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)金屬-非金屬粘接強(qiáng)度的全面化檢測(cè)。

2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)粘接界面模式識(shí)別

2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別原理

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式主要是指對(duì)某一感興趣的事物進(jìn)行定量化、結(jié)構(gòu)化描述。此外，通過(guò)利用各種元素的組成順序，精確地表示出該模式的特征[12]；而模式識(shí)別主要是指將測(cè)量結(jié)果分配到指定的分類(lèi)中。

2.1.1模式識(shí)別系統(tǒng)

模式識(shí)別系統(tǒng)在接收數(shù)據(jù)期間，主要運(yùn)用了“原始”測(cè)量結(jié)果的形式，通過(guò)將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行集中化處理，從而形成相應(yīng)的激勵(lì)矢量。此外，還要尋找出這些激勵(lì)矢量的相關(guān)屬性，以實(shí)現(xiàn)對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式基本結(jié)構(gòu)的精確化表達(dá)。模式識(shí)別系統(tǒng)主要涉及以下2個(gè)處理過(guò)程：(1)學(xué)習(xí)過(guò)程。學(xué)習(xí)過(guò)程是在參照特定模板的基礎(chǔ)上，嚴(yán)格按照分類(lèi)規(guī)則[13]，對(duì)分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練；(2)識(shí)別過(guò)程。識(shí)別過(guò)程主要是指將訓(xùn)練好的分類(lèi)器與未知模板進(jìn)行有效地匹配，以實(shí)現(xiàn)對(duì)未知模式類(lèi)別的精確化識(shí)別；模式識(shí)別系統(tǒng)如圖1所示。

圖1 模式識(shí)別系統(tǒng)流程Fig.1 Pattern recognition system flow

2.1.2特征提取

要想保證模式識(shí)別結(jié)果的精確性和真實(shí)性，技術(shù)人員要做好對(duì)客體結(jié)構(gòu)信息特征的精確化、高效化獲取。在提取客體結(jié)構(gòu)信息特征期間，樣本空間經(jīng)過(guò)映射，會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的輸入數(shù)據(jù)；然后，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理[14]。同時(shí)，還要篩選和刪除原始數(shù)據(jù)中無(wú)價(jià)值的信息，并采用映射的方式，將樣本空間一一映射到相應(yīng)的數(shù)據(jù)空間中。在結(jié)合數(shù)據(jù)空間的基礎(chǔ)上，采用不變性變換的方式，從數(shù)據(jù)矢量中提取出相應(yīng)的不變特征，并組合為不變模式空間；還要根據(jù)實(shí)際應(yīng)用需求[15]，壓縮處理所選模式特征的矢量信息，在確保信息完整、可靠的基礎(chǔ)上，選出有價(jià)值的特征，便于后期模式識(shí)別工作的有效開(kāi)展。最后，還要從降維模式空間中，提取模式樣本特征信息，從而形成龐大的特征空間[16]；模式特征提取過(guò)程如圖2所示。

圖2 模式特征提取過(guò)程Fig.2 Pattern feature extraction process

2.2 粘接界面檢測(cè)信號(hào)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)頻譜特征模式識(shí)別

2.2.1預(yù)處理

在正式進(jìn)入傅立葉變換之前，要采用預(yù)處理的方式，對(duì)檢測(cè)信號(hào)的全面化處理，其原因主要體現(xiàn)：(1)校正信號(hào)起始點(diǎn)；(2)刪除直接采樣中的無(wú)用信息；(3)從采集好的粘接結(jié)構(gòu)檢測(cè)信號(hào)中，選出豐富、多樣、真實(shí)的信息。

2.2.2頻域特征矢量

回波數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)預(yù)處理后，其數(shù)據(jù)長(zhǎng)度仍然較長(zhǎng)，不利于網(wǎng)絡(luò)識(shí)別。為了降低網(wǎng)絡(luò)規(guī)模，使得網(wǎng)絡(luò)性能得以大幅度提高，需要借助變換域，對(duì)模式特征進(jìn)行有效提取[17]，從而得到維數(shù)為60的變換系數(shù)特征矢量；這遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于起始樣本信號(hào)維數(shù)，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器規(guī)模降到最低。

2.2.3識(shí)別結(jié)果

通過(guò)利用700 kHz超聲探頭，開(kāi)展以下實(shí)驗(yàn)檢測(cè)工作。從4個(gè)界面的脫粘區(qū)域中，收集所采集的實(shí)驗(yàn)采樣數(shù)據(jù)，并分別經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理、模式特征提取，將模式特征劃分為以下2組：一組用于對(duì)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練；另一組用于對(duì)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別結(jié)果的檢測(cè)。在本次實(shí)驗(yàn)中，主要采用了人工檢測(cè)方式，單個(gè)區(qū)域所獲得的采樣信號(hào)達(dá)到了50個(gè)，其中，30個(gè)采樣信號(hào)用于訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)；20個(gè)采樣信號(hào)用于網(wǎng)絡(luò)識(shí)別效果的檢測(cè)[18]。此外，通過(guò)借助訓(xùn)練好的分類(lèi)器，精確化識(shí)別各個(gè)界面中的脫粘模式，結(jié)果表明：通過(guò)利用本文所提出的界面粘貼模式特征，可以對(duì)檢測(cè)信號(hào)進(jìn)行有效地表征處理。這表明所設(shè)計(jì)的BP網(wǎng)絡(luò)具有較高的穩(wěn)定性、可靠性和安全性。

2.3 粘接界面檢測(cè)信號(hào)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DCT特征模式識(shí)別

2.3.1特征提取過(guò)程

在這一環(huán)節(jié)中，需要采用一一映射的方式，將所采集好的輸入數(shù)據(jù)全部映射到樣本空間數(shù)據(jù)中。采用時(shí)間校正的方式，校正處理采樣樣本數(shù)據(jù)，確保其時(shí)間起點(diǎn)和時(shí)間末點(diǎn)始終保持一致；此外，還要采用耦合校正的方式，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行校正處理[19]，確保其耦合度高度一致，避免對(duì)各個(gè)樣本數(shù)據(jù)產(chǎn)生一定程度的耦合影響，確保樣本空間一一映射到不變模式空間中。采用降維處理的方式，對(duì)模式樣本進(jìn)行處理。在此基礎(chǔ)上，通過(guò)采用余弦變換的方式，從變換域中完成對(duì)主特征矢量的精確化提取，使得特征空間維數(shù)不斷降低。

2.3.2余弦變換

處于時(shí)域中的檢測(cè)波長(zhǎng)相對(duì)較長(zhǎng)，不利于后期網(wǎng)絡(luò)識(shí)別。為了使得網(wǎng)絡(luò)規(guī)模不斷降低，不斷提高網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行性能，現(xiàn)采用余弦變換的方式，對(duì)模式特征和維數(shù)進(jìn)行提取和降低。例如：采用離散余弦變換的方式，對(duì)系數(shù)特征矢量進(jìn)行提取，經(jīng)過(guò)提取處理發(fā)現(xiàn)，該矢量維數(shù)為12，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于原有模式樣本信號(hào)所對(duì)應(yīng)的維數(shù)[20]。這不僅可以更好地維持信號(hào)主能量，還能確保神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器規(guī)模降到最低。

2.3.3識(shí)別結(jié)果

通過(guò)利用700 kHz超聲探頭，開(kāi)展以下實(shí)驗(yàn)檢測(cè)工作。從4個(gè)界面的脫粘區(qū)域中，收集所采集的實(shí)驗(yàn)采樣數(shù)據(jù)，并分別經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理、模式特征提取，將模式特征進(jìn)行劃分為以下2組：一組用于對(duì)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練；另一組用于對(duì)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別結(jié)果的檢測(cè)。在本次實(shí)驗(yàn)中，主要采用了人工檢測(cè)方式，單個(gè)區(qū)域所獲得的采樣信號(hào)達(dá)到了50個(gè)，其中，25個(gè)采樣信號(hào)用于訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)；25個(gè)采樣信號(hào)用于網(wǎng)絡(luò)識(shí)別效果的檢測(cè)。此外，通過(guò)借助訓(xùn)練好的分類(lèi)器，精確化識(shí)別各個(gè)界面中的脫粘模式，結(jié)果表明：通過(guò)利用本文所提出的界面粘貼模式特征，可以對(duì)檢測(cè)信號(hào)進(jìn)行有效地表征處理。這表明所設(shè)計(jì)的BP網(wǎng)絡(luò)具有較高的穩(wěn)定性、可靠性和安全性。

3 鋼-橡膠分層粘接界面強(qiáng)度的超聲檢測(cè)

3.1 鋼-橡膠分層粘接結(jié)構(gòu)樣品

本實(shí)驗(yàn)用到的鋼-橡膠分層粘接結(jié)構(gòu)樣品長(zhǎng)、寬、高分別為400、400、13 mm。該樣品的一維剖面結(jié)構(gòu)為鋼層、橡膠層1、橡膠層2、橡膠層3和橡膠層4；鋼-橡膠粘接結(jié)構(gòu)樣品的厚度參數(shù)如表1所示。

表1 鋼-橡膠粘接結(jié)構(gòu)樣品的厚度參數(shù)Tab.1 Thickness parameters of steel-rubber bonded structural samples

為保證模擬結(jié)果的精確性和真實(shí)性，粘接界面在實(shí)際脫粘處理時(shí)，需采用空氣脫粘方式，對(duì)脫粘區(qū)域進(jìn)行科學(xué)加工，使其被加工為矩形、半圓形等不同的形狀。單個(gè)脫粘區(qū)域面積相對(duì)較高[1]，達(dá)1 400 mm2，將鋼層的上表面、鋼層的下表面、橡膠層1與橡膠層2之間的界面、橡膠層2與橡膠層3之間的界面、橡膠層3與橡膠層4之間的界面分別設(shè)置為零界面、一界面、二界面、三界面、四界面。同時(shí)，二界面、三界面和四界面統(tǒng)稱(chēng)為深層界面。

3.2 多層粘接結(jié)構(gòu)超聲檢測(cè)系統(tǒng)

結(jié)合實(shí)際工程檢測(cè)需求，對(duì)樣品表面信號(hào)進(jìn)行發(fā)射和接收處理。同時(shí)，還要采用反射回波法，對(duì)多層粘接結(jié)構(gòu)超聲檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行科學(xué)設(shè)計(jì)，實(shí)驗(yàn)裝置系統(tǒng)框圖如圖3所示。

圖3 實(shí)驗(yàn)裝置系統(tǒng)框圖Fig.3 System block diagram of the experimental device

由圖3可知，通過(guò)利用同一個(gè)探頭，可以同時(shí)發(fā)射和接收超聲檢測(cè)信號(hào)。因此，其工作狀態(tài)呈現(xiàn)出典型的單發(fā)單收狀態(tài)，通過(guò)使用30 mm水柱，對(duì)聲耦合進(jìn)行延遲處理；還要利用超聲分析儀，激發(fā)處理超聲檢測(cè)信號(hào)，并做好對(duì)檢測(cè)回波的全面化、系統(tǒng)化接收。在此基礎(chǔ)上，還要利用分析儀，對(duì)所獲得的檢測(cè)回波信號(hào)進(jìn)行放大處理，并將其傳輸?shù)绞静ㄆ髦校瑢?duì)該系統(tǒng)的整個(gè)運(yùn)行過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)視，選用頻率為50 MHz的采樣卡，獲得相應(yīng)的數(shù)字信號(hào)，并將其安全、可靠地傳輸?shù)接?jì)算機(jī)中，便于后期借助計(jì)算機(jī)屏幕，輸出最終的處理結(jié)果。

3.3 超聲檢測(cè)探頭發(fā)射與接收回波信號(hào)

粘接結(jié)構(gòu)超聲檢測(cè)信號(hào)在實(shí)際處理期間，離不開(kāi)超聲檢測(cè)探頭的使用，一旦該檢測(cè)探頭出現(xiàn)運(yùn)行異常問(wèn)題，將會(huì)對(duì)回波信號(hào)的檢測(cè)效果產(chǎn)生直接性的影響。對(duì)于超聲檢測(cè)探頭而言，該裝置在實(shí)際運(yùn)用中，主要涉及了以下幾個(gè)參數(shù)，如靈敏度、帶寬、中心頻率等。為了全面地分析和研究超聲檢測(cè)探頭對(duì)回波信號(hào)檢測(cè)效果的影響程度，現(xiàn)開(kāi)展一系列的探頭實(shí)驗(yàn)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)探頭運(yùn)行性能的優(yōu)化。以頻率為劃分標(biāo)準(zhǔn)，可以將超聲檢測(cè)探頭劃分為以下2類(lèi)：一類(lèi)是高頻探頭；另一類(lèi)是低頻探頭。現(xiàn)以“低頻探頭”為研究對(duì)象，將該探頭的中心頻率設(shè)置為2.0 MHz、帶寬2.4 MHz、機(jī)械品質(zhì)因數(shù)0.8，便于后期實(shí)驗(yàn)工作的有效開(kāi)展。

4 超聲檢測(cè)信號(hào)的建模與仿真

4.1 分層粘接結(jié)構(gòu)超聲檢測(cè)回波信號(hào)卷積模型

本實(shí)驗(yàn)所用到的實(shí)驗(yàn)樣品結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出典型的分層粘接狀態(tài)，粘接結(jié)構(gòu)系統(tǒng)所涉及的超聲檢測(cè)過(guò)程具有一定的平穩(wěn)性、因果性和連續(xù)性[2]，這就導(dǎo)致檢測(cè)回波信號(hào)也表現(xiàn)出一定的平穩(wěn)性、因果性和連續(xù)性。通過(guò)利用線性卷積模型，對(duì)檢測(cè)回波信號(hào)進(jìn)行具體化表示；分層粘接結(jié)構(gòu)超聲檢測(cè)信號(hào)線性卷積模型如圖4所示。

圖4 分層粘接結(jié)構(gòu)超聲檢測(cè)信號(hào)線性卷積模型Fig.4 Linear convolution model of ultrasonic testing signal of layered bonding structure

4.2 分層粘接結(jié)構(gòu)中的超聲信號(hào)

4.2.1鋼層的濾波作用

當(dāng)超聲信號(hào)在下行期間，主要采用了入射輸出的方式；在上行期間，主要采用了透射輸出方式。為了確保各個(gè)界面反射波傳播過(guò)程表示的精確性和科學(xué)性[3]，需要將實(shí)驗(yàn)檢測(cè)所對(duì)應(yīng)的垂直入射方式更改為斜入射方式。對(duì)于超聲信號(hào)而言，在進(jìn)行下行傳播期間，通常要穿過(guò)鋼層。鋼層對(duì)鋼-橡膠多層粘接結(jié)構(gòu)的超聲檢測(cè)結(jié)果產(chǎn)生直接性的影響，所以，技術(shù)人員要做好對(duì)鋼層濾波作用的深入研究。鋼層主要包含2個(gè)界面：一界面和零界面，這2種界面統(tǒng)稱(chēng)為“反射界面”，對(duì)超聲信號(hào)的傳播性能產(chǎn)生了直接性的影響[4]。在進(jìn)行超聲檢測(cè)期間，需要利用水和油等耦合介質(zhì)，將超聲檢測(cè)探頭粘接于鋼層外表面處，水和襯層的聲阻抗相對(duì)較低，其阻抗值分別為1.5×106、2.0×106 kg/(m2·s)；而鋼的聲阻抗相對(duì)較高，達(dá)到了45×106 kg/(m2·s)。由此可見(jiàn)，襯層與鋼層之間的聲阻抗均存在著較大的差別。對(duì)于鋼層而言，主要包含2個(gè)界面：一界面和零界面，這2種界面統(tǒng)稱(chēng)為“強(qiáng)反射界面”。在進(jìn)行超聲入射期間，所采用的反射方式主要以強(qiáng)反射方式為主，鋼層濾波器在某種程度上可以延遲入射聲波的傳輸時(shí)間，使其在實(shí)際傳輸期間呈現(xiàn)出衰減狀態(tài)[5]。聲波在鋼-橡膠粘接結(jié)構(gòu)中的傳播檢測(cè)示意圖如圖5所示。

圖5 聲波在鋼-橡膠粘接結(jié)構(gòu)中的傳播檢測(cè)示意圖Fig.5 Schematic diagram of sound wave propagation detection in steel-rubber bonding structure

4.2.2層濾波器模型

對(duì)于聲波，其在穿過(guò)鋼層期間，類(lèi)似于入射聲波穿過(guò)鋼層濾波器；分層介質(zhì)結(jié)構(gòu)對(duì)聲波在實(shí)際傳輸中所發(fā)揮的作用類(lèi)似于層濾波器對(duì)信號(hào)傳輸所發(fā)揮的作用[6]。由此可見(jiàn)，出現(xiàn)了一種新型、先進(jìn)的層濾波器，層濾波器模型如圖6所示。某一層介質(zhì)對(duì)聲波起到一定的過(guò)濾作用，層濾波器模型圖中的d為層厚度；鐵路工程四電代表該層往返于上行和下行之間的傳播時(shí)間；α代表衰減系數(shù)，t=2d/c(c為層介質(zhì)聲速)。

圖6 層濾波器結(jié)構(gòu)模型Fig.6 Layer filter structure model

4.2.3利用層濾波器理論構(gòu)建檢測(cè)信號(hào)

零界面特征信號(hào)主要是指零界面對(duì)入射信號(hào)進(jìn)行反射后，所形成的回波信號(hào)，對(duì)于一界面特征信號(hào)而言，其進(jìn)入鋼層期間，主要采用了入射信號(hào)下行入射方式[7]。當(dāng)被一界面反射處理后，其回波信號(hào)直接透過(guò)零界面，當(dāng)鋼層厚度達(dá)到4.00 mm時(shí)，一界面特征信號(hào)頻率響應(yīng)出現(xiàn)3個(gè)最大值，分別為0.729、1.463、2.173 MHz。二界面特征信號(hào)主要是指入射信號(hào)采用下行入射的方式，穿過(guò)鋼層，并由二界面對(duì)其進(jìn)行反射[8]，從而形成相應(yīng)的回波信號(hào)。當(dāng)鋼層和橡膠層厚度分別達(dá)到4.00、0.95 mm時(shí)，二界面特征信號(hào)頻率響應(yīng)出現(xiàn)3個(gè)最大值，分別為0.729、1.463、2.173 MHz。由此可見(jiàn)，無(wú)論是一界面特征信號(hào)，還是二界面特征信號(hào)，其頻率響應(yīng)所出現(xiàn)的峰值完全重合的[9]，無(wú)需使用頻域?yàn)V波法，對(duì)其進(jìn)行有效地區(qū)分。

4.3 仿真結(jié)果

鋼-橡膠分層粘接結(jié)構(gòu)所對(duì)應(yīng)的封閉狀態(tài)完好，在進(jìn)行建模與仿真期間，所設(shè)置的物理參數(shù)與理論值之間存在一定的差異和出入。其中，脫粘界面深度一旦控制不達(dá)標(biāo)，會(huì)對(duì)仿真信號(hào)產(chǎn)生直接影響，甚至還影響接收回波反射信號(hào)位置精確性[10]，不利于后期精確地判斷和統(tǒng)計(jì)脫粘深度。同時(shí)，在進(jìn)行仿真處理期間，其脫粘深度無(wú)法精確地獲得，這是由于有缺陷部位的界面深度與無(wú)缺陷部位的界面深度之間存在一定的差異[11]所致。所以，為簡(jiǎn)化研究流程，需要將橡膠層的厚度統(tǒng)一設(shè)置為0.95 mm，鋼-橡膠粘接結(jié)構(gòu)超聲檢測(cè)的仿真物理參數(shù)如表2所示。

表2 鋼-橡膠粘接結(jié)構(gòu)超聲檢測(cè)的仿真物理參數(shù)Tab.2 Simulation physical parameters of ultrasonic testing of steel-rubber bonding structure

圖7～圖11分別為一界面～四界面和沒(méi)有界面脫粘時(shí)的仿真回波信號(hào)。這4種界面的仿真信號(hào)基本一致，表明通過(guò)利用層濾波器相關(guān)理論知識(shí)，可以精確地描述鋼-橡膠粘接結(jié)構(gòu)。

圖7 一界面脫粘時(shí)的仿真回波信號(hào)Fig.7 The simulated echo signal when the first interface debonding

圖8 二界面脫粘時(shí)的仿真回波信號(hào)Fig.8 The simulated echo signal when thesecond interfaces is debonding

圖9 三界面脫粘時(shí)的仿真回波信號(hào)Fig.9 The simulated echo signal when thethird interfaces is debonding

圖10 四界面脫粘時(shí)的仿真回波信號(hào)Fig.10 Simulated echo signal when the fourthinterfaces is debonding

圖11 沒(méi)有界面脫粘時(shí)的仿真回波信號(hào)Fig.11 Simulated echo signal without interface debonding

5 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，對(duì)于鋼-橡膠粘接結(jié)構(gòu)而言，其超聲檢測(cè)信號(hào)處理方案的制定具有一定的挑戰(zhàn)性。

(1)提出了一種新的層濾波器理論。通過(guò)利用該理論，有效地總結(jié)了超聲波在分層介質(zhì)中的傳播特點(diǎn)；

(2)在進(jìn)行界面脫粘期間，實(shí)現(xiàn)了對(duì)超聲檢測(cè)信號(hào)模式的精確化、科學(xué)化識(shí)別。通過(guò)利用離散余弦提取方式，實(shí)現(xiàn)對(duì)模式特征矢量的有效提取，并利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)超聲檢測(cè)信號(hào)模式進(jìn)行精確地識(shí)別和分類(lèi)，極大提高了鋼-橡膠粘接結(jié)構(gòu)檢測(cè)結(jié)果的精確性和真實(shí)性，為促進(jìn)鋼-橡膠粘接結(jié)構(gòu)檢測(cè)向智能化、高效化方向不斷發(fā)展，有效地提高超聲檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展速度。