基于太赫兹陶瓷基复合材料叶片损伤识别和寿命评估方法技术

本发明专利技术公开了一种基于太赫兹的陶瓷基复合材料叶片损伤识别和寿命评估方法，方法包括以下步骤：连续太赫兹波探测航空发动机陶瓷基复合材料叶片以生成太赫兹原始图像；太赫兹原始图像傅里叶变换后高斯低通滤波得到二次太赫兹图像，二次太赫兹图像直方图均衡化生成三次太赫兹图像；Faster‑RCNN网络基于所述三次太赫兹图像识别叶片损伤，基于BP神经网络建立叶片寿命评估的自学习模型，将三次太赫兹图像中的裂纹损伤程度分级标注作为时序分析，输入太赫兹图像样本调试训练学习模型，当训练误差达到预定阈值时，训练网络生成裂纹损伤程度与时间点之间的关系，将待测叶片的三次太赫兹图像输入自学习模型，得到待测叶片的寿命预测值。

【技术实现步骤摘要】
基于太赫兹陶瓷基复合材料叶片损伤识别和寿命评估方法
本专利技术属于叶片检测
，特别是一种基于太赫兹陶瓷基复合材料叶片损伤识别和寿命评估方法。
技术介绍
航空发动机是飞机的心脏，为提高发动机的推重比、服役寿命和轻量化，具有低密度、高韧性、耐高温和可设计性强的陶瓷基复合材料(CMC)被广泛应用于发动机叶片制造中，美国GE公司AETD项目中采用CMC材料制备涡轮叶片，为大幅提高航空发动机热工性能提供了空间；法国赛峰集团的LEAP-X发动机配备了CMC材料的高压涡轮导向叶片；我国国防科技大学采用SiC-CMC材料制备的涡轮转子叶片和导向器叶片也通过了发动机装机考核。目前针对陶瓷基复合材料损伤识别的传统手段主要有涡流检测技术、红外热成像技术、超声检测技术等无损检测技术。超声波是一种频率高于20000赫兹的声波，它具有方向性好、反射能力强等特点，被广泛应用于无损检测当中。当超声波在有损伤部位的试件中传播时，由于损伤的存在造成了反射、折射、散射和衰减等现象，造成能量损失，使得接收超声波信号的振幅波形等发生变化，通过测定这些变化从而评估试件的损伤情况。超声无损检测技术的优势在于超声波的穿透能力较强，可以检测较厚的试件；对于平面损伤类型如裂纹、夹层等检测灵敏度较高。但是对于航空发动机陶瓷基复合材料叶片来讲，它的制造过程、结构和服役工况较为复杂，对其内部损伤需要进行精确的检测，而通过超声检测技术测得的损伤无法直观的显示出来，难以实现定性和定量检测，且这一检测技术对操作人员的技能有较高的要求，对于不同材料的试件检测还需要配备不同的耦合剂，不易检查形状复杂的发动机叶片结构。红外热成像技术主要是利用待测试件损伤部位产生的温度梯度导致的红外热辐射能力发生的差异，通过检测这些差异来识别评估其损伤情况，但是其检测精度受到陶瓷复合基材料叶片的厚度和导热系数影响，无法实现泛用性的高精度测量。涡流检测技术是将电流施加在待测试件的表面上，利用电磁感应原理测定试件内部感生涡流的变化来识别损伤，但是这种检测方式只能检测试件表面附近的损伤而不能识别内部的损伤，故在航空发动机复合材料叶片的无损检测中使用局限性较大，无法达到精准检测的目的。上述传统检测方法无法完全应对航空发动机陶瓷复合基材料叶片由于复杂工况和制造工艺所带来的裂纹、气孔等损伤问题，检测精度较低，局限性较大。太赫兹(Terahertz，THz)波是指频率在0.1-10.0THz，波长为0.03-3mm范围内的介于微波和红外之间的电磁波，主要具有瞬态性、低能性、宽带性、相干性、吸收性、穿透性等特点。太赫兹波独特的性质决定了它能够给通信、雷达、电子对抗、电磁武器、医学成像、无损检测、安全检测等领域带来深远的影响，太赫兹波的应用技术仍在不断研究和开发中，具有很大的研究价值和应用潜力。目前，太赫兹无损检测技术主要依赖于太赫兹光谱技术，太赫兹光谱技术分为时域光谱技术(Thz-TDS)和频域光谱技术(Thz-FDS)，可以适用于多种非极性材料的无损检测中，检测速度较传统方式快，检测结果可以用直观的图像形式呈现，检测方式是非接触式测量，不需要接触试件也不需要添加额外的检测条件，由于太赫兹波穿透性强，可以直接识别待测试件的内部损伤。相对于目前技术较为成熟的太赫兹时域光谱技术，太赫兹频域光谱技术有着独特的优势和巨大的发展潜力。不用于时域的单点扫描成像，它可以测量待测试件某一特定频率太赫兹波的物理量的连续变化曲线，实现快速成像，得到更加全面的测量信息；太赫兹频域光谱技术的测量分辨率较高，测量信息可以在频谱上呈现，无需进行复杂的时频域计算变换，缩短了测量时间，减少了系统误差。由于太赫兹频域光谱中使用的太赫兹波为连续波，更适合于太赫兹波成像技术的发展，在无损检测领域有更大的发展优势。在
技术介绍
部分中公开的上述信息仅仅用于增强对本专利技术背景的理解，因此可能包含不构成在本国中本领域普通技术人员公知的现有技术的信息。
技术实现思路
针对现有技术在检测航空发动机陶瓷复合基材料叶片时存在的局限性、误检漏检、检测精度不高的问题，本专利技术提出一种基于太赫兹陶瓷基复合材料叶片损伤识别和寿命评估方法，利用连续波太赫兹辐射探测陶瓷基复合材料叶片，获得频域信息扩展成像，达到快速成像的目的；利用高斯低通滤波法和直方图均衡化法对所成太赫兹原始图像进行降噪、增强处理，得到信噪比、对比度较高的太赫兹图像，便于后期损伤识别和寿命评估；利用Faster-RCNN网络对太赫兹图像中多种损伤特征提取和识别定位，具有良好的检测准确率和定位效率；结合太赫兹图像，基于BP神经网络建立自学习模型预测航空发动机叶片的剩余寿命，避免了繁琐的计算模型搭建，本专利技术在不接触材料的情况下能够高效准确的损伤识别和剩余寿命评估。本专利技术的目的是通过以下技术方案予以实现，一种基于太赫兹陶瓷基复合材料叶片损伤识别和寿命评估方法。包括以下步骤：第一步骤中，连续太赫兹波辐射探测陶瓷基复合材料叶片以生成太赫兹原始图像；第二步骤中，傅里叶变换所述太赫兹原始图像后高斯低通滤波，通过傅里叶逆变换得到二次太赫兹图像，二次太赫兹图像直方图均衡化生成三次太赫兹图像；第三步骤中，Faster-RCNN网络基于所述三次太赫兹图像识别所述陶瓷基复合材料叶片损伤，其中，对每张三次太赫兹图像标注损伤类别标签，利用卷积层对三次太赫兹图像进行特征提取，RPN网络获取候选区，池化层生成图像尺寸归一化的特征映射，Faster-RCNN网络识别损伤类型和标记损伤位置；第四步骤中，基于BP神经网络建立叶片寿命评估的自学习模型，将三次太赫兹图像中的裂纹损伤程度分级标注作为时序分析，输入太赫兹图像样本调试训练学习模型，当训练误差达到预定阈值时，训练网络生成裂纹损伤程度与时间点之间的关系，将待测叶片的三次太赫兹图像输入自学习模型，得到待测叶片的寿命预测值。所述的方法中，第一步骤中，太赫兹频域光谱仪在0.02-1.0THz范围内利用连续太赫兹波探测陶瓷基复合材料叶片，其中，两个半导体激光器作为太赫兹光源产生两束光束汇合后再分束，一束产生太赫兹波经过待测叶片后与另一束汇合经混频器混频后生成太赫兹频域信息。所述的方法中，第一步骤中，小波阈值降噪所述频域信息得到能量信号s(t)，计算能量信号s(t)的功率谱功率谱E扩展成像生成太赫兹原始图像，其中t为时间。所述的方法中，第二步骤中，所述太赫兹原始图像f(x，y)进行傅里叶变换转换至频域F(u，ν)，在频域F(u，v)使用高斯低通滤波函数进行滤波，滤波结果G(u，ν)＝H(u，ν)F(u，ν)，再将滤波结果G(x，y)进行傅里叶逆变换得到二次太赫兹图像g(x，y)。高斯低通滤波的传递函数为其中，u，v表示图像中像素的坐标位置，D2(u，v)为像素点(u，v)到零频率成分的距离，D0为截止频率。所述的方法中，第二步骤中，直方图均衡化包括，统计二次太赫兹波图像全局各灰度级像素数目ni，其中，0≤i≤L，L表示灰度级数，计算二次太赫兹图像中灰度为i的像素出现概率px＝i＝ni/n，其中n为全局像素数目；计算像素出现概率px的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于太赫兹陶瓷基复合材料叶片损伤识别和寿命评估方法，所述方法包括以下步骤：/n第一步骤(S1)中，连续太赫兹波探测航空发动机陶瓷基复合材料叶片以生成太赫兹原始图像；/n第二步骤(S2)中，所述太赫兹原始图像傅里叶变换后高斯低通滤波得到二次太赫兹图像，二次太赫兹图像直方图均衡化生成三次太赫兹图像；/n第三步骤(S3)中，Faster-RCNN网络基于所述三次太赫兹图像识别叶片损伤，其中，对每张三次太赫兹图像标注损伤类别标签，利用卷积层对三次太赫兹图像进行特征提取，RPN网络获取候选区，池化层生成图像尺寸归一化的特征映射，Faster-RCNN网络识别损伤类型和标记损伤位置；/n第四步骤(S4)中，基于BP神经网络建立叶片寿命评估的自学习模型，将三次太赫兹图像中的裂纹损伤程度分级标注作为时序分析，输入太赫兹图像样本调试训练学习模型，当训练误差达到预定阈值时，训练网络生成裂纹损伤程度与时间点之间的关系，将待测叶片的三次太赫兹图像输入自学习模型，得到待测叶片的寿命预测值。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于太赫兹陶瓷基复合材料叶片损伤识别和寿命评估方法，所述方法包括以下步骤：
第一步骤(S1)中，连续太赫兹波探测航空发动机陶瓷基复合材料叶片以生成太赫兹原始图像；
第二步骤(S2)中，所述太赫兹原始图像傅里叶变换后高斯低通滤波得到二次太赫兹图像，二次太赫兹图像直方图均衡化生成三次太赫兹图像；
第三步骤(S3)中，Faster-RCNN网络基于所述三次太赫兹图像识别叶片损伤，其中，对每张三次太赫兹图像标注损伤类别标签，利用卷积层对三次太赫兹图像进行特征提取，RPN网络获取候选区，池化层生成图像尺寸归一化的特征映射，Faster-RCNN网络识别损伤类型和标记损伤位置；
第四步骤(S4)中，基于BP神经网络建立叶片寿命评估的自学习模型，将三次太赫兹图像中的裂纹损伤程度分级标注作为时序分析，输入太赫兹图像样本调试训练学习模型，当训练误差达到预定阈值时，训练网络生成裂纹损伤程度与时间点之间的关系，将待测叶片的三次太赫兹图像输入自学习模型，得到待测叶片的寿命预测值。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，优选的，第一步骤(S1)中，太赫兹频域光谱仪在0.02-1.0THz范围内利用连续太赫兹波探测陶瓷基复合材料叶片，其中，两个半导体激光器作为太赫兹光源产生两束光束汇合后再分束，一束产生太赫兹波经过待测叶片后与另一束汇合经混频器混频后生成太赫兹频域信息。


3.根据权利要求2所述的方法，其中，第一步骤(S1)中，小波阈值降噪所述频域信息得到能量信号s(t)，计算能量信号s(t)的功率谱功率谱E扩展成像生成太赫兹原始图像，其中t为时间。


4.根据权利要求1所述的方法，其中，第二步骤(S2)中，所述太赫兹原始图像f(x，y)进行傅里叶变...

【专利技术属性】
技术研发人员：张留洋，张震，陈雪峰，徐亚飞，翟智，孙瑜，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61