202 / 2019-03-25 20:24:48

基于互相关-遗传算法的超声URCAS反演冷喷涂涂层物性参数

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针对冷喷涂涂层声速、密度与衰减系数等物性参数均未知的超声无损表征难题，本文基于超声波在涂层中的吸收-散射衰减机制，构建超声衰减系数与频率之间的模型函数α(f)=Afb，并推导包含涂层吸收-散射衰减的四层三界面结构的声压反射系数幅度谱(Ultrasonic Pressure Reflected Coefficient Amplitude Spectrum, URCPS)，提出一种基于URCAS的互相关-遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化多元非线性方程的反演方法，实现涂层声速、密度与衰减系数的全局最优求解。实验采用10 MHz超声波水浸平探头分别检测粘结剂/吸收剂质量配比为4.1%、8.3%与16.6%，厚度100-220 μm的3组涂层试样。超声法预先测量的3组涂层声速范围1361-1984 m/s，反演的涂层声速误差范围为-9.3%~4.3%，阿基米德排水法测量的有机涂层密度范围2.89-3.43 g/cm3，反演的密度误差范围为-7.9%~6.5%；随着吸收剂含量增加，反演的模型函数α(f)的幅值系数A从0.007变化到0.010，幂指数b从1.42变化到1.80，衰减系数增大。本文所提出的基于URCAS的互相关-遗传算法能够实现涂层物性参数的全局最优求解。