电磁热集成多层金属粘接结构无损检测及缺陷量化方法研究

Multilayer-bonding structure of dissimilar metal components inevitably suffered from the effects of manufacture craft and fatigue loads. This will lead to defects at the near-surface, adhesive and deep parts in multilayer metal. A single non-destructive testing method cannot effectively detect all parts of defects in multilayer structure of metal component because of the thickness effects and complex structure. This proposal will study the electromagnetic thermal analysis through the integration of electromagnetic eddy current thermograph and remote field eddy current techniques to carry out: 1) Study of the electromagnetic and thermal characteristics of different parts of defects for multilayer-bonding structure through the electromagnetic eddy current excitation; analyze the limitations of single electromagnetic non-destructive testing technology and identify the improvement strategies for system structure and excitation parameters; 2 ) Investigate the multi-physics integration mechanism of eddy current pulsed thermograph and pulsed remote field eddy current; design the electromagnetic thermal integration system, including sensors and new pulse excitation device; 3 ) Develop a new approach to study the electromagnetic and thermal characteristic in spatial-time-frequency multi-dimensional domain for different parts of defects, and establish the physics and mathematical tensor model through the fusion of multidimensional features; 4 ) Develop a new formulation of Bayesian tensor multi-dimensional pattern feature extraction algorithm for defects detection as well as investigating the integration of machine learning and mathematical morphology algorithm for pattern recognition and quantification;5 ) Based on experimental study, establish the fusion of eddy current and thermal detection system for defects detection and quantization of 10mm multilayer structure of metal component , in particular for debonding and less glue between layers.

由于制造加工工艺和疲劳加载等因素的影响，多层异种金属粘接结构构件的表面、亚表面、层板粘接处及深层等部位易形成缺陷。由于多层多界面和厚度的影响，单类无损检测方法针对多层金属构件难以实施缺陷的准确检测和量化。本课题拟融合涡流热成像和远场涡流无损检测技术,开展：1）研究多层粘接结构缺陷在电涡流低频激励下电磁热物理分布特征，分析单类电磁无损检测技术的局限性，优化各自系统结构和激励参数；2）研究涡流热成像与远场涡流多物理场融合机理，研究融合电磁热检测方法及其系统设计，包括传感器和新型脉冲激励装置；3）研究缺陷物理场的空间-时序-频域分布特性，建立多维特征融合的张量物理数学模型；4）研究贝叶斯张量缺陷模式特征提取算法,融合机器学习和数学形态学算法，研究缺陷识别和量化技术；5）结合实验,建立涡流热融合检测系统, 实现10毫米厚度多层金属板缺陷包括层间脱粘和欠胶的检测和量化。

多层异种金属粘接结构构件由于其良好的抗辐射等性能，广泛应用于核工业领域。在生产和服役过程中会受到工艺、加工和疲劳加载等情况的影响，致使多类缺陷。由于多层多界面和厚度的影响，单类无损检测方法针对多层异种金属构件难以实施有效的缺陷检测量化。课题主要研究内容：1）研究多层粘接结构缺陷在电涡流低频激励下电磁热物理特征分布，分析单类电磁无损检测技术的局限性，优化各自系统结构和激励参数；2）研究涡流热成像与远场涡流多物理场融合机理，研究融合电磁热检测方法及其系统设计，包括传感器和新型脉冲激励装置；3）研究缺陷物理场的空间-时序-频域分布特性，建立多维特征融合的张量物理数学模型；4）研究贝叶斯张量缺陷模式特征提取算法，融合机器学习和数学形态学算法，研究缺陷识别量化技术；5）结合实验，建立涡流热融合检测系统, 实现多层金属板缺陷包括层间脱粘和欠胶缺陷的检测量化。项目针对研究内容已完成多物理融合的铅钢异种结构检测的仿真、试块设计，改进系统和算法。重要结果：研发了融合磁轭新传感架构的低频多脉冲/锁相电磁热成像检测系统，低频多脉冲/锁相光激励热成像检测系统，可明显提高单次检测铅钢内部缺陷的可检测深度和面积，解决了高分辨率检出平面/弧形深层内部缺陷的的技术瓶颈，避免了热冲击损伤；研发了融合磁集中和传输机制的低频脉冲涡流和镂空环远场涡流检测系统，突破4层铅钢深层缺陷检测；提出并完成电磁热多物理场耦合效应在空间-时序-频域多维信息中的物理数学模式成分混合模型，提出并完成基于变分贝叶斯自适应稀疏和张量模式成分特征提取算法，解决缺陷精确定位、提取，去除背景和噪声的干扰问题；提出并完成基于F-score的量化性能判定策略，在此基础上提出并完成一种基于区域生长法的图像分割算法，实现对缺陷的有效自动量化检测；通过实际实验验证分析，缺陷自动量化准确率平均80%，提出并完成基于时序统计特征的KNN和SVM机器学习算法，实现缺陷深度的定量识别。科学与应用意义：项目从电磁热多物理场机理，传感和激励源设计，数学建模与信号处理开展了全面和深入的研究。研究成果针对铅钢多层粘接结构内部缺陷检测的研究具有重要的现实意义，对多物理场融合的深入挖掘和传感信号的非监督自适应解析有一定的理论价值。对进一步将融合电磁-热-涡流成像系统推广，实现智能化、自动化、可评估预测化和图像化的定量无损评估有一定的应用价值。