随着直升机技术的发展, 急需对一种新型的直升机桨叶包铁结构做质量检测研究, 该包铁结构外层为不锈钢, 中层为橡胶、加热元件, 内层为玻璃纤维。包铁结构需要分类识别的4类典型结构为上层脱粘缺陷、加热元件、下层脱粘缺陷、无缺陷无加热元件, 但这种包铁结构较常见多层结构层数多、层厚薄、需识别分类多, 超声波在这种结构中会发生严重的混叠现象。因此研究了超声波在薄壁多层结构中的传播规律, 建立了新的包铁结构的超声反射频谱模型, 将测试的不锈钢、橡胶、玻纤的声速、声阻抗、频率-衰减系数曲线、2.25 MHz和5 MHz的探头频谱代入模型进行仿真, 仿真结果表明,2.25 MHz探头可以识别出包铁的4种结构, 5 MHz探头可以识别出除下层缺陷的另外3种结构, 实际检测结果验证了新模型的仿真结果。

针对超声扫描用于LTCC滤波器微分层检测的可行性开展研究。首先通过理论计算证实,在参考频率下滤波器内部微分层缺陷对超声波有极高的反射率,对实际检测过程中的分辨力要求进行了说明。其次对滤波器开展超声实测,给出具体可行的检测程序,依据检测结果对缺陷信息进行了判别。然后制取样品剖面,根据获取的缺陷信息定位缺陷。最后,利用FIB刻蚀技术对检测结果进行验证,证实了滤波器微分层超声检测的可行性。

光纤超声换能器是近年来迅速发展的一种新型超声检测技术，它具有光纤传感器小尺寸和易复用组网的特点。相比于传统超声换能器技术，光纤超声换能器表现出更高的灵敏度、更大的带宽和更好的抗电磁干扰性能，在高分辨率成像、工业无损检测和局部放电等领域具有巨大的应用潜力。光纤超声换能器主要涉及光纤超声发射和光纤超声探测技术，本文综述了这几类技术的机理和发展现状，并总结了光纤超声检测技术的应用场景和面临的技术挑战。

针对多层陶瓷结构(MCS)介质缺陷的超声检测(UT)技术开展了研究. 首先，以多层瓷介电容器(MLCC)结构为例，通过薄层反射理论计算并证明了UT对空洞和分层等介质缺陷检测的适用性和有效性，即较低的频率对极薄的空隙也有很强的反射信号；同时，给出了C-Scan检测参数建议，包括等效焦距、表面波时间、门限和增益. 其次，对MCS进行了实际的UT检测验证，表明50 MHz是最佳的筛选频率. 最后，给出了A-Scan判别缺陷的理论依据和渡越时间定位缺陷纵深定位的方法，并通过制样检测进行了验证.

为解决非本征光纤法布里-珀罗(Extrinsic Fiber Fabry-Perot Interferometor, EFPI)在电力变压器内体绝缘安装困难且易损坏的问题, 设计了高灵敏度的EFPI传感器, 提出采用油腔结构的变压器油箱壁外置式安装方法。在阐述EFPI传感和液气介质下膜片振动原理的基础上, 分析了传感器检测灵敏度与其法-珀腔膜片尺寸的关系, 设计EFPI传感器法-珀腔膜片尺寸并制备传感器。然后, 设计外置油腔耦合结构, 采用压电陶瓷(Piezoelectric, PZT)声发射传感器构建EFPI传感器性能测试系统, 测得EFPI传感器的幅频特性和检测灵敏度。最后, 使用板-板电极和变压器实体模型搭建局放检测系统, 外置EFPI传感器与PZT传感器同时探测电极局放信号。实验结果表明: EFPI传感器的一阶固有谐振频率为113 kHz, 静压灵敏度为7.5 nm/kPa, 外置油腔耦合结构EFPI传感器局放超声信号的检测灵敏度高于传统的PZT传感器。外置结构可有效保护传感器膜片, 降低安装难度, 且避免了EFPI传感器置于变压器绝缘高场强度区域带来的安全隐患。

为了实现对超声场的非接触全场测量和成像, 提出了基于数字全息干涉的动态超声场的测量和成像方法。对超声场的测量进行理论分析, 研究了基于数字全息干涉技术的动态声场测量原理。同时, 针对不同时刻的动态声场, 研究了主要的测量流程和数据分析过程。在此基础上设计了基于脉冲激光器的反射式数字全息显微成像系统, 其中包括光学检测子系统、超声子系统和同步控制子系统。实验结果表明, 对于动态超声场, 可以在一个时间序列中, 对不同时刻的超声场进行测量和成像。同时, 文中设计了微缺陷试样, 利用动态超声场测量技术对微缺陷进行检测。实验结果表明, 文中所研究的动态声场测量方法和系统可以有效地识别出试件中微小的内部缺陷。

金属增材制造产品的材料特性相对于传统制造工艺的有所不同,故原有超声无损检测方法不再适用。为探索金属增材制品的超声无损检测特性,提高超声无损检测精度,采用激光熔化沉积工艺并以TA15钛合金作为材料,制作具有相同外形尺寸、不同激光功率和搭接率的检测样块。使用相控阵超声设备对比分析了不同工艺参数下该材料的接触式超声波纵波灵敏度和声速。结果表明:激光功率对超声检测灵敏度影响较大;成形方向和工艺参数对超声声速有影响,其中成形方向影响较大。因此,对比试块的材料和工艺参数应与待检件相同,检测时需对待检件每个检测方向的声速分别进行标定。

提出了一种基于离散小波变换的算法，对超声检测激光沉积TA15合金图像中微小、低对比度的缺陷进行了增强。利用Penalized软阈值对缺陷的高频细节信息进行去噪，并通过Gamma变换提高缺陷低频信息的对比度。综合考虑信息熵和对比度，对多组样本进行了测试实验。研究结果表明，针对具有独特快速熔凝组织的激光沉积制件，所提算法比高斯滤波及模糊集增强理论具有更好的弱小缺陷增强能力。

针对超声检测缺陷性质识别中准确率较低的问题，研究了一种基于BP神经网络和证据理论进行超声检测缺陷识别的方法。首先，提出了一种基于BP神经网络和证据理论的融合模型，利用BP神经网络进行特征层融合，将其输出作为证据源的概率分布函数。其次，在决策层融合中针对传统D-S证据理论易出现证据冲突的情况，考虑到不同传感器获取数据的可靠性差异，给出获取证据源可靠性因子的方法。通过引入可靠性因子λ衡量不同证据源的可靠性，使得所有证据源经过可靠性评估后再进行数据融合。最后，通过超声检测手段获取某航空材料的缺陷数据，并对提出的方法进行了验证。研究结果显示，该方法能够更加准确地进行缺陷识别，与传统D-S证据理论相比提高了缺陷识别的准确性。

随着铝合金材料构件在各个领域的广泛应用，其内部缺陷的存在会导致产品不能正常使用甚至引起重大的安全隐患，所以对构件内部缺陷进行三维(3D)反演并判断缺陷形状日趋重要。以中心圆孔为内部缺陷的铝合金圆柱体作为研究对象，采用探头垂直入射的水浸式超声检测方法，将检测获得的时域信号经傅里叶变换得到频域关系后，依据检测构件缺陷位置和参考构件相同位置信号频域之间的关系，得到缺陷反演所需的散射场幅值的频域和时域数值，通过采用Born 近似方法对其内部缺陷进行三维反演研究。实验结果表明，尽管反演结果和实际相比，存在一定误差，但Born 近似方法仍旧能够较好地反演铝合金构件内部缺陷。