本發(fā)明涉及材料無(wú)損檢測(cè)，尤其涉及一種復(fù)合材料聲發(fā)射源定位系統(tǒng)和定位方法。

背景技術(shù)：

1、復(fù)合材料因具有質(zhì)量輕、強(qiáng)度高、耐腐蝕性好等優(yōu)異性能，被廣泛應(yīng)用于航空航天、軌道交通等眾多領(lǐng)域。然而，在制造和使用過(guò)程中，材料不可避免地發(fā)生損傷，如裂紋、分層等，這些損傷的產(chǎn)生可能會(huì)導(dǎo)致材料的力學(xué)性能降低和使用壽命縮短。因此，及時(shí)準(zhǔn)確地確定損傷位置對(duì)保證結(jié)構(gòu)的安全服役具有重要意義。

2、聲發(fā)射技術(shù)是一種動(dòng)態(tài)無(wú)損檢測(cè)方法，它通過(guò)檢測(cè)材料內(nèi)部因應(yīng)力變化而產(chǎn)生的微觀損傷所伴隨的彈性波信號(hào)，來(lái)評(píng)估材料的健康狀態(tài)。聲發(fā)射源定位是聲發(fā)射技術(shù)的核心，能夠確定損傷產(chǎn)生的具體位置，實(shí)現(xiàn)損傷的早期預(yù)警和及時(shí)修復(fù)，從而保障復(fù)合材料結(jié)構(gòu)的安全服役。

3、然而，由于復(fù)合材料的各向異性，導(dǎo)致聲波傳播速度具有顯著的方向依賴性，傳統(tǒng)的聲發(fā)射源定位方法在這類材料中難以取得滿意的定位效果。而現(xiàn)有技術(shù)在確定該類材料的聲發(fā)射位置時(shí)，通常需要大量傳感器和復(fù)雜的信號(hào)處理算法，導(dǎo)致聲發(fā)射源定位成本較高，定位精度難以滿足定位要求。

4、鑒于此，提供一種復(fù)合材料聲發(fā)射源定位系統(tǒng)和定位方法，以解決現(xiàn)有復(fù)合材料發(fā)生源定位方法成本較高，且無(wú)法滿足定位精度要求的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種復(fù)合材料聲發(fā)射源定位系統(tǒng)和定位方法，以期基于改進(jìn)鯨魚(yú)算法，解決現(xiàn)有復(fù)合材料發(fā)生源定位方法成本較高，且無(wú)法滿足定位精度要求的問(wèn)題，從而提高復(fù)合材料發(fā)生源的定位準(zhǔn)確性，降低其定位難度。

2、本發(fā)明提供一種復(fù)合材料聲發(fā)射源定位系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

3、信號(hào)發(fā)生器，所述信號(hào)發(fā)生器設(shè)置在被測(cè)復(fù)合材料的表面，并用于激發(fā)聲波；

4、聲發(fā)射傳感器，所述聲發(fā)射傳感器為至少兩個(gè)，并間隔分布在被測(cè)復(fù)合材料的表面；所述信號(hào)發(fā)生器通過(guò)bnc電纜線與所述聲發(fā)射傳感器連接，所述聲發(fā)射傳感器用于接收所述信號(hào)發(fā)射器激發(fā)的聲波；

5、信號(hào)放大器，所述聲發(fā)射傳感器與信號(hào)放大器通過(guò)bnc電纜線連接；

6、聲發(fā)射信號(hào)采集設(shè)備，所述信號(hào)放大器通過(guò)bnc電纜線與聲發(fā)射信號(hào)采集設(shè)備連接；

7、智能終端，所述聲發(fā)射信號(hào)采集設(shè)備通過(guò)bnc電纜線與所述智能終端連接，所述智能終端用于對(duì)聲發(fā)射信號(hào)采集設(shè)備采集到的信號(hào)進(jìn)行結(jié)果顯示和記錄。

8、本發(fā)明還提供一種復(fù)合材料聲發(fā)射源定位方法，基于如上所述的定位系統(tǒng)，所述方法包括：

9、分別提取聲波信號(hào)到達(dá)各聲發(fā)射傳感器的到達(dá)時(shí)間，并計(jì)算每?jī)蓚€(gè)聲發(fā)射傳感器之間的到達(dá)時(shí)間差；

10、將到達(dá)時(shí)間差作為已知條件，以聲發(fā)射源坐標(biāo)作為優(yōu)化變量，結(jié)合預(yù)先標(biāo)定的復(fù)合材料的聲速特征，建立理論到達(dá)時(shí)差與實(shí)際到達(dá)時(shí)差的均方根誤差作為目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化模型；

11、利用非線性收斂因子和隨機(jī)初始化策略對(duì)原始鯨魚(yú)優(yōu)化算法進(jìn)行改進(jìn)，并采用改進(jìn)后的鯨魚(yú)優(yōu)化算法對(duì)所述優(yōu)化模型進(jìn)行迭代求解，當(dāng)滿足預(yù)設(shè)的迭代終止條件時(shí)，以所述優(yōu)化模型輸出的最優(yōu)解作為定位結(jié)果。

12、在一些實(shí)施例中，預(yù)先標(biāo)定復(fù)合材料的聲速特征，具體包括：

13、對(duì)待測(cè)復(fù)合材料的聲發(fā)射信號(hào)傳播特性進(jìn)行聲速標(biāo)定，獲得聲波傳播速度與角度的關(guān)系；

14、將得到的聲波傳播速度與角度進(jìn)行擬合，以得到速度-角度擬合多項(xiàng)式。

15、在一些實(shí)施例中，提取聲波信號(hào)到達(dá)各聲發(fā)射傳感器的到達(dá)時(shí)間，具體包括：

16、將聲發(fā)射傳感器采集到的原始信號(hào)進(jìn)行時(shí)間窗口劃分，其中，時(shí)間窗口中的信號(hào)至少包含首個(gè)到達(dá)模態(tài)；

17、計(jì)算時(shí)間窗口中原始信號(hào)的包絡(luò)信號(hào)；

18、對(duì)所述包絡(luò)信號(hào)執(zhí)行aic函數(shù)，將aic函數(shù)最小值對(duì)應(yīng)的時(shí)間作為信號(hào)的到達(dá)時(shí)間。

19、在一些實(shí)施例中，利用非線性收斂因子和隨機(jī)初始化策略對(duì)原始鯨魚(yú)優(yōu)化算法進(jìn)行改進(jìn)，具體包括：

20、初始化原始鯨魚(yú)優(yōu)化算法的相關(guān)參數(shù)，隨機(jī)產(chǎn)生每只鯨魚(yú)個(gè)體的位置；所述相關(guān)參數(shù)至少包括種群數(shù)量n、最大迭代次數(shù)和搜索范圍；

21、以所述到達(dá)時(shí)間差作為理論到達(dá)時(shí)間差，基于所述速度-角度擬合多項(xiàng)式和所述目標(biāo)函數(shù)計(jì)算每只鯨魚(yú)個(gè)體的適應(yīng)度值，確定當(dāng)前誤差最小的鯨魚(yú)個(gè)體及位置；

22、基于隨機(jī)生成的隨機(jī)數(shù)進(jìn)行位置更新。

23、在一些實(shí)施例中，基于隨機(jī)生成的隨機(jī)數(shù)進(jìn)行位置更新，具體包括：

24、在所述隨機(jī)數(shù)≥0.5，且系數(shù)向量的絕對(duì)值≤1時(shí)，則采用包圍收縮機(jī)制進(jìn)行位置更新；

25、在所述隨機(jī)數(shù)≥0.5，且系數(shù)向量的絕對(duì)值>1時(shí)，則采用隨機(jī)搜索機(jī)制進(jìn)行位置更新；

26、在所述隨機(jī)數(shù)<0.5時(shí)，則采用螺旋搜索機(jī)制進(jìn)行位置更新。

27、在一些實(shí)施例中，所述預(yù)設(shè)的迭代終止條件為：

28、當(dāng)前迭代次數(shù)等于所述最大迭代次數(shù)。

29、本發(fā)明還提供一種復(fù)合材料聲發(fā)射源定位裝置，用于實(shí)施如上所述的方法，所述裝置包括：

30、時(shí)間計(jì)算單元，用于分別提取聲波信號(hào)到達(dá)各聲發(fā)射傳感器的到達(dá)時(shí)間，并計(jì)算每?jī)蓚€(gè)聲發(fā)射傳感器之間的到達(dá)時(shí)間差；

31、模型構(gòu)建單元，用于將到達(dá)時(shí)間差作為已知條件，以聲發(fā)射源坐標(biāo)作為優(yōu)化變量，結(jié)合預(yù)先標(biāo)定的復(fù)合材料的聲速特征，建立理論到達(dá)時(shí)差與實(shí)際到達(dá)時(shí)差的均方根誤差作為目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化模型；

32、結(jié)果生成單元，用于利用非線性收斂因子和隨機(jī)初始化策略對(duì)原始鯨魚(yú)優(yōu)化算法進(jìn)行改進(jìn)，并采用改進(jìn)后的鯨魚(yú)優(yōu)化算法對(duì)所述優(yōu)化模型進(jìn)行迭代求解，當(dāng)滿足預(yù)設(shè)的迭代終止條件時(shí)，以所述優(yōu)化模型輸出的最優(yōu)解作為定位結(jié)果。

33、本發(fā)明還提供一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如上所述的方法。

34、本發(fā)明還提供一種非暫態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上所述的方法。

35、本發(fā)明提供的復(fù)合材料聲發(fā)射源定位系統(tǒng)和定位方法，通過(guò)分別提取聲波信號(hào)到達(dá)各聲發(fā)射傳感器的到達(dá)時(shí)間，并計(jì)算每?jī)蓚€(gè)聲發(fā)射傳感器之間的到達(dá)時(shí)間差；將到達(dá)時(shí)間差作為已知條件，以聲發(fā)射源坐標(biāo)作為優(yōu)化變量，結(jié)合預(yù)先標(biāo)定的復(fù)合材料的聲速特征，建立理論到達(dá)時(shí)差與實(shí)際到達(dá)時(shí)差的均方根誤差作為目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化模型；利用非線性收斂因子和隨機(jī)初始化策略對(duì)原始鯨魚(yú)優(yōu)化算法進(jìn)行改進(jìn)，并采用改進(jìn)后的鯨魚(yú)優(yōu)化算法對(duì)所述優(yōu)化模型進(jìn)行迭代求解，當(dāng)滿足預(yù)設(shè)的迭代終止條件時(shí)，即可以所述優(yōu)化模型輸出的最優(yōu)解作為定位結(jié)果。

36、這樣，本發(fā)明在對(duì)復(fù)合材料聲發(fā)射源進(jìn)行定位時(shí)，考慮了各向異性導(dǎo)致聲波傳播速度受方向的影響，將聲發(fā)射源定位問(wèn)題轉(zhuǎn)化為最優(yōu)化求解問(wèn)題，將不同傳感器提取的到達(dá)時(shí)間差作為已知條件，以聲發(fā)射源坐標(biāo)作為優(yōu)化變量，構(gòu)造目標(biāo)函數(shù)，采用改進(jìn)的鯨魚(yú)優(yōu)化算法進(jìn)行迭代求解，最終獲得聲發(fā)射源位置；解決了現(xiàn)有復(fù)合材料發(fā)生源定位方法成本較高，且無(wú)法滿足定位精度要求的問(wèn)題，從而提高了復(fù)合材料發(fā)生源的定位準(zhǔn)確性，降低了其定位難度。