非均匀介质超声检测的数字信号处理及人工神经网络研究

本项目以粗晶材料、纤维增强型复合材料为非均匀、强散射介质超声检测研究对象，提出了相位差分离谱及相关加权分离谱处理两种超声检测信号处理辞算法，实测结果表明新算法较之常规算法信噪比增强能力提高了一倍以上；结合超声检测实际工作的要求，发展了一种可大大加快人工神经网络训炼速度的BP网络训炼新方法；还采用了模糊模式识别、分形、小波变换及维格纳分布等最近的信息论手段来提取、识别超声检测信号。成果为复杂的非均匀、强散射介质超声检测信号正确识别提供了多种新途径，使得传统的超声无损检测在新材料与构件不断涌现形势下仍能保持较强的适应性。项目执行期间在国内外杂志上发表论文11篇、会议论文2篇、培养毕业研究生3名。