基于神经网络的金属非金属材料粘接质量定量检测方法研究

本文主要探讨了在现代航天工业中，金属与非金属材料粘接复合材料的广泛应用背景下，针对超声无损检测技术在粘接质量评估中的局限性，提出了一种基于神经网络的定量检测方法。传统的超声检测往往侧重于定性分析，但为了确保复合材料的安全使用，定量评估粘接质量的需求日益迫切。 研究者深入剖析了粘接界面超声检测回波信号的特点，认为这些信号包含了粘接状态的重要信息。他们利用小波变换这一先进的时频分析工具，通过对回波信号的处理，能够有效地提取出反映粘接质量的特征值。小波变换的优势在于其在时频分析中的可变时间和频率分辨率，以及出色的局部化特性，使得信号特征的提取更为精确。 接着，论文引入了Elman神经网络，这是一种典型的循环神经网络，用于对提取的特征进行定量分类识别。Elman网络以其并行分布式处理、联想记忆、自组织学习和强大的非线性映射能力，在机械故障诊断等领域显示出优越性能。通过将小波变换提取的特征输入到神经网络中，实现了对金属与非金属材料粘接质量的定量分类，显著提高了检测的准确度。 实验结果显示，这种方法在金属与非金属材料粘接质量的定量检测方面表现出很高的准确性，这对于提升复合材料的可靠性和安全性具有重要意义。这项研究不仅推动了超声检测技术的发展，也为实际工程应用提供了实用的定量评估手段。 本文的核心贡献在于结合小波变换和神经网络技术，构建了一种有效且精确的金属与非金属材料粘接质量定量检测方法，为复合材料的质量控制提供了有力支持。