電壓放大器在全導波場圖像目標識別的損傷檢測實驗的應(yīng)用

實驗名稱：基于掃描激光多普勒測振技術(shù)與YOLOv5s深度學習模型的鋁板盲孔損傷檢測

實驗?zāi)康模?/strong>針對工程結(jié)構(gòu)損傷檢測中存在的信號復(fù)雜、成像困難及傳統(tǒng)分析方法效率低下的問題，本研究提出了一種基于全導波場圖像目標識別的智能損傷檢測方法，通過結(jié)合超聲導波檢測技術(shù)與深度學習算法，系統(tǒng)探究了損傷引起的波場畸變特性及其識別機制。

測試設(shè)備：掃描激光多普勒測振儀、函數(shù)發(fā)生器、功率放大器ATA-2021H、壓電換能器、反光膜、計算機數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，預(yù)制含盲孔損傷鋁板實驗構(gòu)件。

實驗過程：本實驗通過搭建SLDV非接觸掃描實驗平臺，系統(tǒng)驗證了導波在損傷區(qū)域的傳播特性，探究了多頻率激勵下波場畸變規(guī)律與損傷識別精度，分析了瞬態(tài)波場圖像的時空演化特征，并通過訓練YOLOv5s深度學習模型，實現(xiàn)了對盲孔損傷的精準定位與尺寸識別。

圖1實驗裝置示意圖

圖2實驗裝置流程圖

實驗結(jié)果：在200kHz五峰波激勵下，訓練完成的YOLOv5s模型能夠精準捕捉損傷引起的波場畸變特征，實現(xiàn)亞毫米級定位精度（誤差<1mm）和10%以內(nèi)的尺寸識別誤差。數(shù)值模擬與實驗驗證均顯示，該模型可有效識別不同尺寸盲孔損傷，并成功規(guī)避激勵點干擾，對金屬腐蝕、復(fù)合材料層裂等具有波數(shù)變化特征的損傷類型展現(xiàn)出強泛化能力。本研究通過深度學習與全波場檢測技術(shù)的融合，為工程結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測提供了高精度、高可靠性的智能檢測方案。

圖3實驗全場波場圖像檢測結(jié)果

圖4實驗瞬態(tài)波場檢測結(jié)果與實際結(jié)構(gòu)盲孔對比圖

產(chǎn)品推薦：ATA-2021B高壓放大器

圖：ATA-2021B高壓放大器指標參數(shù)

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