文章摘要
王冠,黄丽霞,王志刚,卢超,陈尧,龙盛蓉,李秋锋.基于全聚焦算法的混凝土超声阵列探测成像方法[J].声学技术,2021,40(4):482~489
基于全聚焦算法的混凝土超声阵列探测成像方法
A TFM based ultrasonic array detection and imaging method for concretes
投稿时间:2020-06-27  修订日期:2020-07-24
DOI:10.16300/j.cnki.1000-3630.2021.04.007
中文关键词: 混凝土结构  超声阵列  合成孔径聚焦法  全聚焦
英文关键词: concrete structure  ultrasonic array  synthetic aperture focusing technique (SAFT)  total focusing method (TFM)
基金项目:国家自然科学基金(11764030,51705232),江西省优势科技创新团队建设专项计划(20171BCB24008),江西省自然科学基金项目(20192BAB216026)
作者单位E-mail
王冠 无损检测技术教育部重点实验室(南昌航空大学), 江西南昌 330063  
黄丽霞 无损检测技术教育部重点实验室(南昌航空大学), 江西南昌 330063  
王志刚 南昌市建筑科学研究所, 江西南昌 330029  
卢超 无损检测技术教育部重点实验室(南昌航空大学), 江西南昌 330063  
陈尧 无损检测技术教育部重点实验室(南昌航空大学), 江西南昌 330063
中国科学院声学研究所声场声信息国家重点实验室, 北京 100190 
chenyao@nchu.edu.cn 
龙盛蓉 无损检测技术教育部重点实验室(南昌航空大学), 江西南昌 330063  
李秋锋 无损检测技术教育部重点实验室(南昌航空大学), 江西南昌 330063
中国科学院声学研究所声场声信息国家重点实验室, 北京 100190 
 
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中文摘要:
      混凝土结构内含有大量的砂石、骨料以及钢筋,形成多样性的声学界面,超声在混凝土结构中的信号成分复杂,且超声能量易衰减。为了提高混凝土检测分辨率与信噪比,提出基于全聚焦算法的混凝土超声阵列检测方法。首先通过建立混凝土有限元模型,开展混凝土超声阵列仿真研究,模拟一发多收方式依次激励阵列探头,并获得检测信号;然后,为了避免噪声以及相位带来的误差,对检测信号依次进行卷积滤波、波形包络分析及信号锐化处理,获得全矩阵数据;最后,按照全聚焦算法对全矩阵数据进行处理成像,显示模型检测结果。仿真实验结果显示,与合成孔径聚焦算法比较,提出的成像算法可以取得更高的分辨率与信噪比。
英文摘要:
      The concrete structure contains a large amount of gravel, aggregate and steel bars, which form a variety of acoustic interfaces. The signal components in the concrete structure are complex, and the ultrasonic energy is easily attenuated. In order to improve the detection resolution of concrete and the signal-to-noise ratio, a total focusing method (TFM) based ultrasonic array detection and imaging method for concretes is proposed. At first, the simulation study of the ultrasonic array detection of concrete is carried out by establishing a concrete finite element model, and in the simulation, the array probes are stimulated in the mode of “one stimulating and multi receiving” successively to get detection signals. Then, the full matrix capture data are obtained after convolution filtering, waveform envelope analysis and signal sharpening processing, so as to avoid errors caused by noise and phase. Finally, the full matrix capture data are processed for imaging according to the total focusing algorithm to display the model detection results. The simulation results show that the proposed imaging algorithm can achieve higher resolution and signal-to-noise ratio compared with the synthetic aperture focusing algorithm.
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