相控阵超声二维稀疏阵列的优化设计应用研究

在相控阵超声检测中,稀疏阵列是利用较少阵元数目获得大阵列孔径的有效办法。目前一些稀疏阵列没计的方法,并没充分利用有效阵元。本文首先采用遗传算法没计二维稀疏阵列,发现遗传算法设计的稀疏阵列,一致性较差。主要原因是在没有任何限制的条件下,寻优搜索空间大,遗传算法参数往往难于控制。针对此问题,受十字形稀疏阵列和最小冗余度阵列的启发,本文将最小冗余度阵列拓展到二维稀疏阵列的设计中。计算机模拟和实验都表明,利用最小冗余度阵列和遗传算法设计的二维稀疏阵列具有很好的空间分辨率和对比度分辨率。

基于稀疏矩阵的全聚焦阵列优化算法

为了满足全聚焦阵列超声扫查实时成像、图像缺损清晰可辨等要求,建立了一种全聚焦成像(TFM)相控阵列的稀疏优化模型,利用最小冗余度阵列(MRLA)进行稀疏设计,利用遗传算法(GA)对扫查图像信噪比进行优化;将最终优化后的稀疏阵列与满阵、最小冗余阵、遗传算法优化阵列的声场波束图进行对比,并以此阵列为基础建立全聚焦扫查环境,对连续的20个点缺陷进行扫查测试。实验证明:37选16的阵列利用此模型稀疏优化后,最高旁瓣可获得4.902 8 dB的优化,稀疏率为0.27的阵列较满阵成像效率提高了58.3%,且API值为0.539 7,得到的扫查图像既可获得最小冗余下的最大信息量,又具有良好的旁瓣特性,同时阵列稀疏化,极大地提高了全聚焦扫查效率。

相控阵超声探伤中一维稀疏阵列的优化设计研究

运用Matlab软件,提出一种改进的粒子群算法,对不同的相控阵一维稀疏阵列进行仿真优化分析,计算出能反映成像的空间分辨率和对比度分辨率的阵列方向图,得到了综合声学性能接近参考满阵阵列的稀疏阵列.实验分析表明,粒子群算法的引用能为稀疏阵列提供有效的优化设计.

Lamb波稀疏阵列CFRP层合板损伤成像检测

针对Lamb波阵列成像方法检测复合材料板时存在偏斜效应、频散及密集阵列成像分辨率低的问题,论文采用引入偏斜角修正的相位延迟叠加方法结合最小冗余度线性阵列（MRLA）实现了碳纤维增强复合材料（CFRP）层合板损伤的准确成像检测.根据Lamb波单一模态的波数曲线计算各方向的偏斜角,确保成像中损伤所在方位角的准确性;在频域中对每个频率成分进行相位延迟以弥补频散,确保成像中损伤所在位置的精度;利用MRLA设计十字型稀疏阵列,既降低了阵列成本,又保证了损伤成像质量.数值模拟成像结果验证了论文提出方案的有效性,实验成像结果凸显了十字型稀疏阵列在节约阵列成本、提高损伤空间分辨率方面的优越性,对工程实践中CFRP板结构的损伤检测具有一定的指导意义.