基本介紹
- 中文名：粘接檢測
- 外文名：Bonding detection
- 學科：航空航天
- 類型：飛行術語
- 作用：檢測粘接質量
- 方法：聲激勵檢測、超聲檢測等
簡介,超聲檢測,D-S證據理論,
簡介
聲激勵檢測是通過微力激勵(對粘接結構施加外力)，每一感測器同時獲取粘接部位受力過程中發出的聲音信息，該信息不僅含有測點粘合力信息，同時也包含整體受力對該感測器的信息，對這些聲信號進行分析，從中提取出與粘接狀態有關的特徵量，並對粘接的狀態進行識別。超聲檢測是金屬與非金屬材料粘接質量檢測的有效手段，一般採用的方法是在金屬材料一側耦合超聲探頭，向金屬材料內部發射超聲脈衝，通過拾取金屬與非金屬材料界面的反射超聲回波，根據回波的大小判斷脫粘與否。
超聲檢測
超聲檢測是固體火箭發動機絕熱層粘接檢測的有效手段，一般採用的方法是在發動機殼體(金屬材料)一側耦合超聲探頭，向殼體內部發射超聲脈衝，通過拾取殼體與絕熱層(非金屬材料)界面的反射超聲回波，根據回波的大小判斷脫粘與否。利用這種方法進行逐點檢測，可以得到粘接界面的超聲C掃描256灰度級圖像。在檢測中遇到如下問題:當採用解析度高的超聲探頭時，聲束較細，檢測有效面積較小，雖然檢測解析度高但檢測結果易受金屬表面光潔度、耦合劑(一般為水、甘油等)中的雜質、藕合的好壞、聲波入射角度擾動的影響，誤判率和漏判率都比較高;當採用解析度低的超聲探頭時，雖然可以降低上述因素的影響，但檢測精度也低，有時無法滿足檢測要求。
楊風暴基於固體火箭發動機絕熱層超聲C掃描粘接檢測時高解析度探頭檢測易受噪聲干擾、低解析度探頭檢測精度不高的矛盾，提出了將兩種不同解析度探頭檢測圖像融合的方法，討論了利用二維小波多解析度分析法進行圖像融合的步驟與算法，並將其用於實際檢測的粘接圖像的處理，實驗表明採用所提出的方法完全可以獲得高解析度、高信噪比的粘接檢測圖像。
D-S證據理論
數據融合(Data Fusion)又稱信息融合(Information Fusion)，是一門新發展起來的多學科交叉的前沿學科。它是協同利用多源信息，以獲得對同一事物或目標的更客觀、更本質認識的信息綜合處理技術。融合是指採集並集成各種信息源、多媒體和多格式信息，從而生成完整、準確、及時和有效的綜合信息。它比直接從各信息源得到的信息更簡潔、更少冗餘、更有用途.目前，數據融合在軍事方面的套用有自動目標識別、戰場監視、自動飛行器導航、自動威脅識別、遙感等等;在非軍事領域的套用有生產過程監控、機器人、醫療診斷、複雜工業過程控制等等。
由於感測器提供的信息都有一定的不確定性，因而數據融合的過程實質是一個非確定性推理與決策的過程。針對多感測器數據融合中的不確定推理處理，近年來，提出了多種不同的數據融合算法，貝葉斯估計是融合信息的一種常用方法，但當未知前提的數目大於已知前提的數目時，已知前提的機率分布變得不穩定，D-S證據推理方法使用了不穩定區間可以通過未知前提的先驗機率解決貝葉斯估計的不足。D-S證據理論因其能很好地表示“不確定性”、“未知不明”等認知方面的重要概念，成為一種很有前途的數據融合方法。
金冉採用 D-S 證據理論，提出了利用聲激勵和超聲探頭檢測金屬與非金屬粘接狀態的融合方法，並進行了驗證分析。 實驗證明，提出的方法是可行的。
