递归分析法在厚截面碳纤维复合材料远表面微缺陷超声检测中的应用

"滕国阳等人发表的文章探讨了如何利用递归分析算法来检测厚截面碳纤维复合材料(CFRP)远表面的微缺陷。该研究通过在CFRP材料上模拟微缺陷，如打孔，然后运用水浸超声脉冲反射法进行检测。文章深入分析了超声检测信号，并通过选择特定参数，如嵌入维数m、延迟时间τ和阈值ε，对信号进行递归分析，以获得递归图和定量分析结果。 在实验过程中，对比无缺陷和有缺陷的信号递归图，研究人员可以宏观地定性评估微缺陷对超声信号的影响。同时，通过比较不同条件下的递归定量参数，他们能够根据每个参数的物理含义解析缺陷产生的影响。实验还涉及使用不同中心频率的探头，以确定最佳的检测工具。 结果显示，使用7.5MHz的高分辨率超声探头能取得最佳的检测效果。当嵌入维数为7、延迟时间为2、阈值为2时，递归图显示异常的白色区域、递归点数量增加且对角线结构延长，这暗示着CFRP远表面的超声信号可能具有混沌结构。微缺陷的存在会显著改变这种信号结构，这一发现对于未来实现微缺陷的定量识别和分类具有重要意义。 关键词涉及的主题包括：厚截面复合材料、微缺陷、脉冲反射法以及递归分析方法。该研究对于理解和改善CFRP材料的质量控制，尤其是在航空航天、汽车制造等领域中，确保复合材料的可靠性和安全性具有重要的理论和实践价值。"