复杂金属零件隐性缺陷电磁脉冲激励红外热成像检测与评估方法研究

复杂金属零部件、构件在生产、服役过程中经常需要对其缺陷甚至是隐性缺陷进行定量化无损检测及安全评价，受限于这些零件的复杂几何形状、运行条件及工作环境，现有的常规无损检测技术难以满足实际要求，因此开展对复杂金属零件的隐性缺陷的无损检测理论与技术研究已成为国内外的研究热点。项目以复杂金属零件隐性缺陷为研究对象，利用电磁脉冲激励，以红外热成像检测为手段，以有限元仿真模拟与现场实验为辅助，开展缺陷－电磁－热辐射作用机理及规律、典型缺陷电磁激励下的热响应模型及影响因素、电磁热激励源参数优化及可靠检测系统、内部缺陷参数对缺陷信号的可检测性指标影响、电磁热激励下的缺陷特征提取与质量评估技术等五个方面的研究，建立零件不同缺陷的分类与定量评估系统及预测模型。拟取得的研究成果将丰富和发展电磁脉冲激励及红外热像检测的理论体系，具有重要的理论意义和广泛的应用前景。

复杂金属零部件、构件在生产、服役过程中经常需要对其缺陷甚至是隐性缺陷进行定量化无损检测及安全评价，受限于这些零件的复杂几何形状、运行条件及工作环境，红外无损检测技术是一种有效的新型现代检测手段。项目组以金属零件缺陷的有效检测与评估为研究目标，以有限元仿真模拟与实验为研究手段，开展了电磁脉冲激励红外热成像检测技术系列研究。建立了金属材料的三维瞬态热传导微分方程，构建了电－磁－热耦合场的有限元计算模型；研究了主动式红外无损检测电磁激励参数的优化，基于偏最小二乘回归方法构建了横向磁通和纵向磁通效应下的各激励参数与材料激励热效应的数学模型；开展了电磁脉冲激励下涡流热成像检测方法研究，提出了一种基于傅立叶变换的正常/异常区域像素点的时/频域值特征提取方法；提出了基于时序特征的材料缺陷红外热波检测及其识别技术研究，将PCA与PNN技术结合，有效实现了缺陷类型识别及面积定量评估；提出了一种基于遗传算法与时序热图加权叠加的图像特征增强方法，有效地解决了表层和浅表层缺陷区域与正常区域热图像特征混叠问题。项目所取得的研究成果丰富和发展了电磁脉冲激励及红外热像检测的理论体系，具有较为重要的理论意义和广泛的应用前景。