鄭躍濱，武湛君，雷振坤，高東岳，周 凱，張佳奇，楊正巖，鄒建超

（1. 大連理工大學(xué)工業(yè)裝備結(jié)構(gòu)分析國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，大連 116024；2. 中山大學(xué)航空航天學(xué)院，廣州 510275）

航空航天飛行器在實(shí)際服役過程中要長(zhǎng)期承受復(fù)雜的載荷條件，甚至可能遭受意外的沖擊載荷，容易出現(xiàn)不易察覺的損傷。同時(shí)，超出最初設(shè)計(jì)壽命的飛行器面臨著老化問題，其結(jié)構(gòu)可靠性有所下降[1]。當(dāng)前應(yīng)用新型材料（如高性能輕質(zhì)合金[2]和復(fù)合材料[3]）的新一代航空航天飛行器處于高速發(fā)展中，如何評(píng)估材料內(nèi)部損傷仍存在挑戰(zhàn)[4]。因此，發(fā)展應(yīng)用于航空航天結(jié)構(gòu)的損傷診斷技術(shù)一直備受關(guān)注。憑借對(duì)損傷敏感，傳播范圍遠(yuǎn)的優(yōu)點(diǎn)，超聲導(dǎo)波技術(shù)成為無損檢測(cè)（Non-destructive testing，NDT）和結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)（Structural health monitoring，SHM）領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)[5-6]。該技術(shù)以導(dǎo)波作為損傷信息的傳遞媒介，先用激勵(lì)傳感器在結(jié)構(gòu)上激發(fā)導(dǎo)波，再用接收傳感器采集與損傷相互作用后的導(dǎo)波響應(yīng)信號(hào)，隨后分析信號(hào)獲取金屬或復(fù)合材料結(jié)構(gòu)上的損傷情況，從而保證結(jié)構(gòu)的可靠性和完整性[7-10]。

超聲導(dǎo)波技術(shù)通過捕捉損傷引起的導(dǎo)波信號(hào)變化對(duì)結(jié)構(gòu)的損傷狀況進(jìn)行評(píng)估，適用于不同類型損傷，包括金屬結(jié)構(gòu)的斷裂、變形、腐蝕，復(fù)合材料結(jié)構(gòu)的層間分層和基體開裂，熱防護(hù)材料的脫粘，接頭結(jié)構(gòu)的連接失效等[5,11]。采用成像技術(shù)，綜合考慮損傷對(duì)結(jié)構(gòu)全局的影響，能夠直觀地定位損傷及反映損傷嚴(yán)重程度[12]。近年來，超聲導(dǎo)波損傷診斷成像技術(shù)已從實(shí)驗(yàn)室探索逐步邁向大型真實(shí)結(jié)構(gòu)（如全尺寸復(fù)合材料尾翼[13-14]和復(fù)合材料機(jī)身壁板[15]）應(yīng)用，并取得了良好效果。根據(jù)不同成像原理及計(jì)算過程，有多種導(dǎo)波診斷成像技術(shù)，如相控陣（Phased array）成像方法、空間-波數(shù)濾波器（Spatial-wavenumber filter）成像方法、逆時(shí)偏移成像（Reversal-time migration）方法、時(shí)間反轉(zhuǎn)（Time reversal）成像方法、延遲疊加（Delay-and-sum）成像方法、基于模型成像（Model-based imaging）方法、層析成像（Tomography）方法以及基于概率的損傷圖像重建算法（Reconstruction algorithm for probabilistic inspection of defects）。

針對(duì)超聲導(dǎo)波診斷成像技術(shù)，本文在分析和總結(jié)近20年國(guó)內(nèi)外研究成果的基礎(chǔ)上，梳理出其中應(yīng)用廣泛的成像技術(shù)并做簡(jiǎn)要綜述。

基本原理

超聲導(dǎo)波通常是指有限介質(zhì)中傳播的超聲波。當(dāng)結(jié)構(gòu)在某一個(gè)或幾個(gè)方向有限時(shí)，超聲波在結(jié)構(gòu)邊界間多次反射并相互疊加后將形成超聲導(dǎo)波。超聲導(dǎo)波傳播載體稱為波導(dǎo)結(jié)構(gòu)，包括板類、管類、桿類等。超聲導(dǎo)波通過捕捉導(dǎo)波與損傷作用后的散射信號(hào)實(shí)現(xiàn)診斷，以是否需要激勵(lì)裝置分為主動(dòng)式和被動(dòng)式兩種。被動(dòng)式超聲導(dǎo)波技術(shù)無激勵(lì)，僅采集外部作用（如撞擊）引起的結(jié)構(gòu)響應(yīng)[16]。主動(dòng)式成像算法經(jīng)改進(jìn)后，可用于被動(dòng)撞擊的診斷成像[17-18]。圖1 是主動(dòng)式超聲導(dǎo)波診斷成像技術(shù)的一般流程。

（1）首先將傳感器預(yù)先布置于結(jié)構(gòu)選定位置，組成傳感器陣列或網(wǎng)絡(luò)；（2）經(jīng)激勵(lì)器激發(fā)信號(hào)，導(dǎo)波在結(jié)構(gòu)中傳播，遇到損傷等結(jié)構(gòu)空間不連續(xù)處發(fā)生散射（包括反射、折射、衍射、模態(tài)轉(zhuǎn)換等現(xiàn)象），經(jīng)傳感器采集得到；（3）利用相應(yīng)信號(hào)處理技術(shù)提取散射波中如能量、波速、相位、頻譜等信號(hào)變化特征；（4）將所提取信號(hào)特征代入成像算法；（5）融合多組數(shù)據(jù)，輸出診斷圖像。

1 板狀結(jié)構(gòu)中的超聲導(dǎo)波

飛行器結(jié)構(gòu)中的關(guān)鍵構(gòu)件多為薄壁板殼結(jié)構(gòu)，如機(jī)身壁板、機(jī)翼尾翼、貯箱等，研究人員已給出一些此類結(jié)構(gòu)中導(dǎo)波傳播問題的解。本節(jié)主要簡(jiǎn)述各向同性和各向異性板中的導(dǎo)波傳播問題，常用求解方法可選擇勢(shì)函數(shù)法和子波法，詳細(xì)求解過程可參考文獻(xiàn)[11]。

各向同性板中傳播的超聲導(dǎo)波滿足Navier 運(yùn)動(dòng)位移方程：

其中，ρ 為密度；λ 和μ 為拉梅常數(shù)；u 表示位移；t 表示時(shí)間。引入應(yīng)力自由邊界條件，可得到瑞利-蘭姆（Rayleigh-Lamb）頻散方程

其中，h 為板厚一半，上標(biāo)“+”和“-”分別表示對(duì)稱模態(tài)和反對(duì)稱模態(tài)；ω和k 分別是角頻率和波數(shù)。由于上述頻散方程很難求得解析解，通常使用數(shù)值方法求解頻散曲線。

對(duì)于N 層各向異性的復(fù)合結(jié)構(gòu)板，導(dǎo)波傳播時(shí)更加復(fù)雜。用位移場(chǎng)描述復(fù)合材料板中導(dǎo)波，每一層滿足Navier 位移方程，即

其中，ρ(n)、λn和μn分別代表第n 層密度和拉梅常數(shù)。將各層邊界條件帶入方程（5）中，得到N 層各向異性的復(fù)合結(jié)構(gòu)板的頻散方程為

圖1 主動(dòng)式超聲導(dǎo)波診斷成像技術(shù)流程圖Fig.1 Flowchart of active damage diagnostic imaging approach based on ultrasonic guided waves

通常采用轉(zhuǎn)換矩陣法、全局矩陣法、有限元及半解析有限元求解方程（6），此外需特別注意復(fù)合材料結(jié)構(gòu)中導(dǎo)波的衰減問題[11]。

2 傳感器布置

傳感器是NDT/SHM 中數(shù)據(jù)采集 系統(tǒng)的關(guān)鍵組件。有多種類型的傳感器可實(shí)現(xiàn)超聲導(dǎo)波的激勵(lì)或接收，包括：鋯鈦酸鉛壓電陶瓷（Piezoelectric，PZT）傳感器[19]、光纖光柵（Fiber grating）傳感器[20]、聚偏二氟乙烯（Polyvinylidene difluoride）傳感器[21]、磁致伸縮（Magnetostrictive）傳感器[22]、空氣耦合（Air-couple）傳感器[23]、脈沖激光儀（Pulsed-laser）[24]和激光多普勒測(cè)振儀（Scanning laser doppler vibrometer，SLDV）[25]。前3 種類型可用于在線監(jiān)測(cè)，其中PZT由于成本低、功耗小，且兼具激勵(lì)和接收信號(hào)功能，因此應(yīng)用廣泛[19]。PZT 可通過粘貼方式安裝在結(jié)構(gòu)表面，也可以嵌入至復(fù)合材料結(jié)構(gòu)的內(nèi)部[26-27]。后4 種類型屬于離線測(cè)量，其中SLDV 的時(shí)空分辨率高，但操作復(fù)雜，能量轉(zhuǎn)化率低[6]。

導(dǎo)波中主要有兩種激勵(lì)/接收形式：脈沖回波（Pulse-echo）[28-29]和單發(fā)單收（Pitch-catch）[28,30]。以PZT為例，如圖2 所示，圖2（a）中是脈沖回波形式，傳感器均布置在損傷的同一側(cè)，選擇一個(gè)激勵(lì)器（Actuator）激發(fā)導(dǎo)波信號(hào)，其他接收傳感器（Sensor）采集回波信號(hào)。陣列形式不局限于線型，也可以是其他形狀的陣列。陣列中兩個(gè)相鄰傳感器的間距較小，通常為毫米級(jí)，是一種密集的傳感器陣列。圖2（b）中是單發(fā)單收形式，或單發(fā)多收，損傷在傳感器圍成的凸包區(qū)域內(nèi)部，選擇一個(gè)激勵(lì)器（Actuator）激發(fā)導(dǎo)波信號(hào)，其他接收傳感器（Sensor）采集，這種傳感器布置方式可擴(kuò)展至整個(gè)結(jié)構(gòu)形成網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)中兩個(gè)相鄰傳感器的間距較大，通常為分米級(jí)，稱為稀疏的分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)。

3 信號(hào)處理與特征提取

由于導(dǎo)波的多模態(tài)和頻散特性[31]，加上噪聲、環(huán)境變化以及邊界反射等多種因素，造成傳感器所接收信號(hào)波形復(fù)雜。信號(hào)處理技術(shù)對(duì)諸如去噪、數(shù)據(jù)壓縮、特征提取等數(shù)據(jù)預(yù)處理過程至關(guān)重要[32]。常用信號(hào)處理方法包括可用于提取包絡(luò)的希爾伯特變換（Hilbert Transform）[33]、可用于去噪的快速傅里葉變換（Fast fourier transform）[34]、可用于時(shí)頻分析的短時(shí)傅里葉變換（Short-time Fourier transform，STFT）和小波變換（Wavelet transform）[35]。其中，小波變換克服了SFTF 窗口大小不隨頻率變化的缺點(diǎn)，可實(shí)現(xiàn)多分辨率處理，是信號(hào)時(shí)頻分析的重要工具。小波變換分為離散小波變換（Discrete wavelet transform，DWT）和連續(xù)小波變換（Continuous wavelet transform，CWT），Yu 等[36]采用DWT 對(duì)信號(hào)去噪，Qiu 等[37]使用CWT 提取單頻分量。Pai 等[35,38]對(duì)比并討論了STFT、希爾伯特-黃變換（Hilbert-Huang transform）和共軛對(duì)分解（Conjugate-pair decomposition）等時(shí)頻域分析方法。除時(shí)頻域分析外，Yu 等[39]使用二維FFT 得到波數(shù)域信息，對(duì)損傷引起的入射波、反射波和模態(tài)轉(zhuǎn)換波實(shí)現(xiàn)了空間-頻率-波數(shù)聯(lián)合分析。近年來，稀疏表示理論中的匹配追蹤（Matching pursuits，MP）算法已被用來對(duì)導(dǎo)波信號(hào)進(jìn)行去噪和特征提取[40]。Raghavan 等[41]改進(jìn)MP 算法，彌補(bǔ)頻散效應(yīng)，分離多模態(tài)反射波，從而簡(jiǎn)化了導(dǎo)波信號(hào)的特征提取難度。此外，多重信號(hào)分類（Multiple signal classification，MUSIC）方法可以有效去噪并提取特征信號(hào)[42]，該方法基于特征值分解技術(shù)，其中大特征值指向聲源信號(hào)，小特征值對(duì)應(yīng)噪聲源。He 等[43]將MUSIC 與時(shí)間反轉(zhuǎn)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了高定位精度的多損傷成像。

4 損傷成像算法

常用損傷成像算法主要有8 種，包括相控陣、空間-波數(shù)濾波器、時(shí)間反轉(zhuǎn)、延遲疊加成像、逆時(shí)偏移成像、基于模型成像、層析成像以及基于概率成像，根據(jù)傳感器布置密度可分為密集陣列成像與稀疏陣列成像，根據(jù)算法求解過程可分為反演求解與正向求解。

4.1 密集陣列成像與稀疏陣列成像

采用密集傳感器陣列的成像算法能實(shí)現(xiàn)導(dǎo)波回波信號(hào)的聚焦，提高信噪比，比如相控陣[44]、空間-波數(shù)濾波器（相控陣的變種形式）[45]、時(shí)間反轉(zhuǎn)[46]以及逆時(shí)偏移成像[47]等方法。密集傳感器陣列可以方便地對(duì)結(jié)構(gòu)中不可達(dá)區(qū)域?qū)崿F(xiàn)損傷檢測(cè)。由于陣列相對(duì)損傷是非對(duì)稱分布，采集不到完整的散射波信息，若反射回波特征不明顯，則成像結(jié)果往往不夠理想。

圖2 傳感器布置方案Fig.2 Configuration of sensor arrangement

稀疏傳感器網(wǎng)絡(luò)適用于帶有加筋肋等特征的復(fù)雜結(jié)構(gòu)，經(jīng)擴(kuò)展后，可以覆蓋整個(gè)待測(cè)區(qū)域[12]。采用一發(fā)一收形式，獲取散射信號(hào)后，采用如時(shí)間反轉(zhuǎn)[48]、延遲疊加[49]、基于模型成像[50]以及基于概率成像[12]等方法均能夠有效地實(shí)現(xiàn)損傷診斷。若在單個(gè)凸包的包圍線（圖2（b）虛線）上布置足夠多傳感器，能夠采集到近乎全向的損傷散射信息，那么采用層析成像方法可以獲得高精度的診斷圖像[51]。但隨著傳感器數(shù)量增多，對(duì)導(dǎo)波系統(tǒng)軟硬件帶來的負(fù)擔(dān)也越大。

4.2 反演求解與正向求解

算法求解過程是診斷成像中的關(guān)鍵步驟，可以分為反演和正向求解。從反演波動(dòng)方程出發(fā)的逆向求解，多數(shù)情況下的解不唯一，而正向時(shí)解是唯一的，二者差異主要體現(xiàn)在求解的計(jì)算效率、難易程度和準(zhǔn)確性。

將損傷成像過程看作反問題時(shí)，已知測(cè)量數(shù)據(jù)y、模型與測(cè)量數(shù)據(jù)之間的關(guān)系（即波動(dòng)方程D），根據(jù)方程y=Dx 反演出“最佳”模型x，求解算法稱為反演算法，其中逆時(shí)偏移成像、模型成像以及層析成像屬于此類。反問題涉及求解病態(tài)方程，常用反演方法有：（1）優(yōu)化方法，即尋找最佳模型，使其模擬數(shù)據(jù)在一定范數(shù)條件下盡可能接近測(cè)量數(shù)據(jù)，如基于模型成像的求解，此時(shí)將反演問題轉(zhuǎn)換為最優(yōu)化問題[50]；（2）代數(shù)方法，將方程y=Dx 使用級(jí)數(shù)展開法進(jìn)行線性化，再迭代求解，如用于層析成像的代數(shù)重建技術(shù)[52]。基于波動(dòng)方程反演的成像方法往往具有高分辨率和高精度的優(yōu)勢(shì)，但計(jì)算效率也不可忽視，計(jì)算時(shí)間過長(zhǎng)不利于現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)時(shí)測(cè)量，甚至可能會(huì)影響后續(xù)與診斷結(jié)果相關(guān)的具體決策實(shí)施。

相控陣、延遲疊加以及基于概率的成像算法在求解時(shí)通常不涉及到復(fù)雜的波動(dòng)方程反演，屬于正向算法。相控陣可看作是密集陣列的延遲疊加，二者均僅涉及簡(jiǎn)單的時(shí)移和求和運(yùn)算，計(jì)算效率高，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單。概率成像方法背后的物理模型是，損傷距離傳感路徑越近，則損傷對(duì)該傳感路徑及其散射信號(hào)影響越大，使用概率量化這種影響，映射于離散化結(jié)構(gòu)作為網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)幅值，待融合所有路徑后作歸一化處理，所得每個(gè)網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)處的圖像幅值大小可有效反映該處存在損傷的概率[53]。該方法計(jì)算復(fù)雜度為O（n），因此計(jì)算效率高，且在復(fù)雜結(jié)構(gòu)中避免了對(duì)信號(hào)傳播歷程進(jìn)行解釋。

采用時(shí)間反轉(zhuǎn)方法進(jìn)行成像時(shí)，通常須與其他成像算法結(jié)合。例如，與延遲疊加成像結(jié)合[37]，或與概率成像結(jié)合[54]，均屬于正向求解。需注意的是，成像前有兩種實(shí)現(xiàn)時(shí)間反轉(zhuǎn)的方式，一種是涉及到兩次激勵(lì)/接收過程的硬件實(shí)現(xiàn)方式[55]；另一種是采用傳遞函數(shù)的虛擬軟件實(shí)現(xiàn)方式[56]。

5 數(shù)據(jù)融合

采用稀疏傳感器網(wǎng)絡(luò)的成像算法還涉及到成像融合過程。由于單條傳感路徑的信號(hào)數(shù)據(jù)中除包含損傷散射波外，還有其他干擾數(shù)據(jù)，如噪聲、邊界的多次回波以及其他無關(guān)模態(tài)波等，融合多條傳感路徑的圖像，可以保留與損傷相關(guān)的信息，抑制無關(guān)信息，增強(qiáng)信噪比。聚合多角度的散射信息還可以更好地勾勒出損傷全貌[57]。因此，數(shù)據(jù)融合處理過程綜合考慮了損傷對(duì)全局的影響，可減少損傷識(shí)別的不確定性、不完整性，從而提高成像的魯棒性和可靠性。最后，將融合后數(shù)值賦予結(jié)構(gòu)中對(duì)應(yīng)的所有離散化網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)當(dāng)作圖像像素值，像素值大小指示損傷存在的概率值。通常有3 種數(shù)據(jù)融合范式，析取、合取和折衷融合，融合后數(shù)據(jù)P 的通用公式可分別表示為[58]：

式中，N 為數(shù)據(jù)總條數(shù)，pi代表第i 條路徑的感知信息。析取融合可能“悲觀地”夸大了損傷的存在可能性，而合取融合可能“樂觀地”縮小了損傷的存在可能性。折衷融合則平衡了所有傳感路徑的貢獻(xiàn)，提高了數(shù)據(jù)魯棒性和可靠性[58]，但缺點(diǎn)在于有時(shí)會(huì)出現(xiàn)明顯的偽像[59]。Lu 等[60]在數(shù)據(jù)融合時(shí)結(jié)合邏輯運(yùn)算，消除了邊界反射波造成的偽像。Leonard 等[61]提出3 種數(shù)據(jù)均值合成方案，改善了層析成像的重建圖像質(zhì)量。

超聲導(dǎo)波診斷成像技術(shù)

早期損傷檢測(cè)中通常采用幾何的聲源定位方法，包括三角測(cè)量法、四點(diǎn)圓弧法等，通過提取飛行時(shí)間（Time-of-flight，TOF）組成非線性方程，求解后得到目標(biāo)聲源位置[62]。此類幾何定位法通常得到確定的目標(biāo)聲源特征參數(shù)如聲源的幾何坐標(biāo)（x，y），與之相比，診斷成像方法使用概率化的圖像幅值p（x，y）來表征特征參數(shù)，例如，當(dāng)p（x1，y1）＞p（x2，y2）時(shí)，認(rèn)為損傷位于（x1，y1）處的概率大于其位于（x2，y2）處的概率。考慮真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景下客觀的損傷全貌往往無法達(dá)到，采用帶 “概率”含義的損傷識(shí)別參數(shù)去描述或許更符合檢測(cè)損傷的本質(zhì)。

在損傷成像算法中，根據(jù)成像算法的求解過程將導(dǎo)波診斷成像技術(shù)分為兩類：一類是反演求解；另一類是正向求解。在初期的導(dǎo)波診斷成像技術(shù)研究中，研究人員通過借鑒醫(yī)學(xué)影像及地震勘探技術(shù)，發(fā)展了導(dǎo)波的層析成像和逆時(shí)偏移成像等反演算法。此類涉及波動(dòng)方程的反演算法具有較高的精度，但計(jì)算效率有所欠缺。隨后研究人員發(fā)展了能夠用于實(shí)時(shí)成像的正向算法，如延遲疊加成像和基于概率成像方法，大大提高了診斷效率和靈活性，只是成像精度往往不如反演算法。面對(duì)不同的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和損傷形式，除了要權(quán)衡成像精度和計(jì)算效率，還需要明確各成像方法所采用的模型、適用范圍及優(yōu)缺點(diǎn)，從而選取合適的成像算法。

1 相控陣

相控陣是一種由多個(gè)獨(dú)立換能器元件（通常為PZT 元件）組成的陣列，可通過電子控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)各元件的精準(zhǔn)時(shí)序控制，形成新的波陣面，實(shí)現(xiàn)缺陷檢測(cè)[63]。主要原理是將各單元發(fā)射超聲波至某聚焦點(diǎn)或掃查方向的波程差轉(zhuǎn)為相位差，相位差再由時(shí)序控制彌補(bǔ)，從而控制總聲場(chǎng)的聲束焦點(diǎn)和軸線。相控陣波束成形可以看作是一種時(shí)空濾波過程，由一系列來自不同方向的波經(jīng)過相移加權(quán)后聚焦，使各陣元激勵(lì)的波陣面發(fā)生同相疊加（In-phase stacking），可顯著提高信噪比。1940年代相控陣技術(shù)被開發(fā)出來用于雷達(dá)定位和跟蹤，并很快在聲納技術(shù)、醫(yī)學(xué)影像、地震學(xué)、海洋學(xué)以及工業(yè)NDT 等領(lǐng)域得到快速發(fā)展。近年來，基于導(dǎo)波的相控陣成像技術(shù)已成功實(shí)現(xiàn)了多種結(jié)構(gòu)的損傷識(shí)別，包括各向同性金屬結(jié)構(gòu)[44,64-66]以及各向異性復(fù)合材料結(jié)構(gòu)[67-71]。

如果陣列是圖3（b）所示的線陣，則這樣的投影過程可解釋為將陣列旋轉(zhuǎn)至偽激勵(lì)線。基于平行射線近似原理，偽激勵(lì)線到遠(yuǎn)場(chǎng)目標(biāo)的波程一致，因此所有偽陣元在偏轉(zhuǎn)方向上的波陣面將發(fā)生相干干涉，其他形狀陣列同理。波束成型后的合成信號(hào)再根據(jù)波速映射為掃查區(qū)域的診斷圖像。

圖3 相控陣示意圖Fig.3 Illustration of phased array

波束成型方式可分為3 種，包括：陣元移動(dòng)或陣列位置改變的物理波束成型[64]、模擬電路延遲的電子波束成型[29]以及數(shù)字信號(hào)處理的虛擬波束成型[44,65-71]。第1 種物理波束成型技術(shù)的靈活性較差，后兩種是常用的波束成型技術(shù)。電子波束成型在各陣元上針對(duì)每個(gè)偏轉(zhuǎn)方向獨(dú)立地延遲，再被同步激勵(lì)，并遍歷所有偏轉(zhuǎn)方向，因此聚焦效果最強(qiáng)，信噪比最高。而在虛擬波束成形中，通常是一個(gè)陣元激發(fā)，所有陣元接收，重復(fù)以上操作，完成遍歷所有陣元的全矩陣采集（Full matrix capture，F(xiàn)MC）。虛擬波束成形避免了昂貴且復(fù)雜的硬件系統(tǒng)，如電子移相器或脈沖移位器和多路復(fù)用器等，且每個(gè)陣元每次僅需激勵(lì)一次，大大減少了掃查時(shí)間。

采用虛擬波束成型方法，Giurgiutiu 等[44]開發(fā)了一種線型相控陣，嵌入式超聲結(jié)構(gòu)雷達(dá)（Embedded-ultrasonics structural radar，ESR），可以實(shí)現(xiàn)0°～180°的大面積損傷探測(cè)。對(duì)于各向同性結(jié)構(gòu)，若陣列元件表面激勵(lì)均一且所有元件頻率響應(yīng)一致，遠(yuǎn)場(chǎng)處由全向聲源陣列產(chǎn)生的位移場(chǎng)可認(rèn)為是平面波陣面[73]。而對(duì)于各向異性結(jié)構(gòu)，尤其是多層復(fù)合板，不能再將聲源視為全向型，但解析計(jì)算分析和有限元模擬結(jié)果表明，點(diǎn)狀聲源傳播在遠(yuǎn)場(chǎng)中仍為平面波陣面[74]?；谏鲜觯琇eleux 等[71]使用相控陣探頭在帶加筋肋的碳環(huán)氧復(fù)材板上檢測(cè)損傷，激勵(lì)0.5MHz（12 周期）S0導(dǎo)波模態(tài)，控制波束探查方向，成功識(shí)別出板的結(jié)構(gòu)特征（邊緣、加筋肋、制孔）及撞擊損傷并定位，最大定位誤差為±10mm。各向異性復(fù)合材料的慢度（速度的倒數(shù)）與角度相關(guān)，Yan 和Rose[69]認(rèn)為非圓形的慢度圖（Slowness map）導(dǎo)致波矢方向與能量流方向不一致，可能會(huì)引起嚴(yán)重的偏斜效應(yīng)，進(jìn)而影響導(dǎo)波相控陣的聲束轉(zhuǎn)向性能。選擇具有準(zhǔn)各向同性性質(zhì)及其鄰域的導(dǎo)波模態(tài)可抑制各向異性影響，后續(xù)試驗(yàn)中Yan等[69]使用相控陣分別在[(0/90)s]2和[(0/45/90/-45)s]2兩種鋪層形式的碳纖維環(huán)氧復(fù)合材料板上實(shí)現(xiàn)了損傷診斷成像。Vishnuvardhan[67]和Rajagopalan[68]等發(fā)展了頻域相位疊加的相控陣算法，采用一種單發(fā)多收（Single transmitter multi-receiver）的環(huán)形陣列，針對(duì)準(zhǔn)各向同性石墨-環(huán)氧樹脂復(fù)合材料板的撞擊分層損傷和復(fù)合材料層合板的鉆孔損傷均取得良好檢測(cè)效果。然而上述方法均僅限于探測(cè)無嚴(yán)重偏斜角的方向。Tian[75]和Yu 等[76]考慮了偏斜效應(yīng)，允許在各向異性復(fù)合材料中形成相控陣波束，并通過非接觸式的SLDV系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了CFRP 復(fù)材板中多損傷的相控陣診斷成像，使用SLDV 可以看作是對(duì)物理波束成型方式的發(fā)展。

為保證損傷診斷準(zhǔn)確性，提高波束成型質(zhì)量，工作集中于優(yōu)化波束指向性[73]，研究?jī)?nèi)容包括：

（1）最小化主波束（主瓣）寬度，主瓣方向的寬度會(huì)影響最終損傷圖像的分辨率，主瓣越銳利，意味著能量更精確地集中于偏轉(zhuǎn)方向，周向分辨率就越高；

（2）消除柵瓣，柵瓣是除偏轉(zhuǎn)方向外其他方向上出現(xiàn)的強(qiáng)次級(jí)信號(hào)，會(huì)導(dǎo)致圖像出現(xiàn)重影，應(yīng)完全消除；

（3）抑制旁瓣，出現(xiàn)旁瓣表明超聲能量向除偏轉(zhuǎn)方向以外的方向發(fā)生了泄漏，應(yīng)盡可能抑制旁瓣。

通過調(diào)整以下參數(shù)可以優(yōu)化波束指向性[77-78]：陣列形狀[65,79-81]、陣元直徑D（由陣元個(gè)數(shù)N 與陣元間距d 決定，通常與波長(zhǎng)λ 一同考慮，用D/λ表示）[72]、幅值權(quán)重wn[82-85]等。通常，增加陣元直徑D（線陣時(shí)稱為孔徑），會(huì)提高遠(yuǎn)場(chǎng)分辨率，進(jìn)而改善成像效果。然而增加直徑D 將導(dǎo)致近場(chǎng)區(qū)域擴(kuò)大。因此，陣元直徑D 作為一個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，一般須根據(jù)結(jié)構(gòu)類型和關(guān)鍵缺陷位置來仔細(xì)選擇。另外，由于SH0具有非頻散特性，是近年來研究熱點(diǎn)，Huang 等[86]采用全向SH 波壓電元件實(shí)現(xiàn)了SH0相控陣高分辨率成像，成功識(shí)別了直徑2mm 的通孔損傷。

2 空間-波數(shù)濾波器

波數(shù)是在傳播方向上單位長(zhǎng)度內(nèi)的波長(zhǎng)數(shù)量，即波動(dòng)的空間頻率，包含了波動(dòng)的傳播速度、方向和波長(zhǎng)等物理信息。采用空間-波數(shù)濾波器，當(dāng)濾波器波數(shù)譜的方向與目標(biāo)聲源波數(shù)譜的方向一致時(shí)，聲源的陣列空間采樣信號(hào)可以通過，否則無法通過，此處考慮聲源處于遠(yuǎn)場(chǎng)（圖3（b）[45]）。針對(duì)近場(chǎng)盲區(qū)，劉彬[87]優(yōu)化空間-波數(shù)濾波器的權(quán)重，在近場(chǎng)損傷識(shí)別情形下取得良好效果。

通過空間-波數(shù)濾波器可以對(duì)結(jié)構(gòu)上的空間波場(chǎng)提取特定波數(shù)信息[35,88-90]。Yu 等[89]使用SLDV，結(jié)合空間-頻率-波數(shù)聯(lián)合分析方法，獲取由損傷引起的反射波、透射波以及模態(tài)轉(zhuǎn)換波。由于空間-波數(shù)濾波器是在波數(shù)域中解構(gòu)信號(hào)，因此具備分離特定波數(shù)模態(tài)、提取微弱散射信號(hào)的能力，還能夠有效抑制復(fù)材結(jié)構(gòu)由各向異性引起的模態(tài)混疊現(xiàn)象[70,90-92]。在復(fù)合材料結(jié)構(gòu)上，Sohn等[90]用SLDV 獲得空間波場(chǎng)后，從波場(chǎng)中用空間-波數(shù)濾波器分離出損傷引起的駐波成分，成功識(shí)別分層和脫粘損傷。Michaels 等[91]使用空間-波數(shù)濾波器從全波場(chǎng)信息中去除入射波場(chǎng)，并分別提取A0和S0模態(tài)的損傷散射波場(chǎng)。然而SLDV 不適用于實(shí)施現(xiàn)場(chǎng)的在線監(jiān)測(cè)，為此，研究人員發(fā)展了基于壓電陣列的空間-波數(shù)濾波損傷成像方法[70,93-95]。王瑜等[93]改進(jìn)了空間-波數(shù)濾波器，使用線型壓電陣列獲得損傷的角度-時(shí)間診斷圖像。在對(duì)聲源成像時(shí)，采用空間-波數(shù)濾波器僅能獲得聲源的角度或方位信息，與相控陣類似還需借助波速或布置多陣列才能實(shí)現(xiàn)距離定位。在飛機(jī)復(fù)合材料油箱上，Qiu 等[95]布置十字壓電陣列實(shí)現(xiàn)了損傷成像和定位。類似相控陣的波束指向性問題，研究人員還研究了基于空間-波數(shù)濾波器壓電陣列的波束優(yōu)化方法[96-97]。Engholm等[96]提出了基于空間-波數(shù)濾波器的最小方差無失真響應(yīng)波束成形（Minimum variance distortionless response beam forming，MVDRBF）方法，模擬和試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方法能夠抑制導(dǎo)波多模態(tài)，減小旁瓣，提高成像分辨率。此外，Qiu[17]和Ren等[18]使用空間-波數(shù)濾波成像方法分別實(shí)現(xiàn)了對(duì)單撞擊源和多撞擊源的在線監(jiān)測(cè)。

3 逆時(shí)偏移成像

逆時(shí)偏移成像（Reversal-time migration，RTM）源于石油勘探和地球物理學(xué)等領(lǐng)域[98]，Lin 等[47,99-100]等將RTM 應(yīng)用于板結(jié)構(gòu)的損傷檢測(cè)，數(shù)值模擬和試驗(yàn)結(jié)果表明RTM能夠準(zhǔn)確評(píng)估單個(gè)或多個(gè)微小損傷的位置及嚴(yán)重程度。RTM 基本原理是：根據(jù)惠更斯原理，將散射波場(chǎng)逆推偏移（與時(shí)間反轉(zhuǎn)概念類似）至損傷作為次級(jí)波源發(fā)出散射波的時(shí)刻，此時(shí)空間波場(chǎng)的振幅、相位等特征信息，將為損傷評(píng)估提供有效依據(jù)。RTM 包括3 個(gè)步驟[47,99-100]：

（1）從激勵(lì)源外推生成前向波場(chǎng)。材料屬性和結(jié)構(gòu)信息作為先驗(yàn)知識(shí)，利用激勵(lì)信號(hào)，根據(jù)波動(dòng)方程在每個(gè)時(shí)間步和網(wǎng)格點(diǎn)上生成前向的波場(chǎng)并存儲(chǔ)為外推的入射波場(chǎng)。

（2）根據(jù)散射信號(hào)外推生成散射波場(chǎng)。首先將傳感器所獲取的散射信號(hào)在時(shí)域上反轉(zhuǎn)，分配至每個(gè)傳感器上重新激勵(lì)，隨后在每個(gè)時(shí)間步和網(wǎng)格點(diǎn)上作為波動(dòng)方程的邊界值條件，生成反向的波場(chǎng)，最后存儲(chǔ)為外推的散射波場(chǎng)[101]。此步驟類似于時(shí)間反轉(zhuǎn)法，可以自適應(yīng)補(bǔ)償導(dǎo)波信號(hào)的頻散效應(yīng)。

（3）應(yīng)用成像條件對(duì)損傷成像。有多種成像條件用來確認(rèn)損傷引起散射的發(fā)生時(shí)刻，常用的激勵(lì)時(shí)刻成像條件的定義為[47,99-100]：入射波場(chǎng)遇到損傷邊界的同一時(shí)刻產(chǎn)生散射波場(chǎng)，因此在這兩個(gè)波場(chǎng)時(shí)間相同、相位一致之處就是損傷邊界位置。

前兩個(gè)步驟中入射波場(chǎng)和散射波場(chǎng)均可通過模擬或波動(dòng)方程實(shí)現(xiàn)外推偏移。外推算法中的數(shù)值方法可分為3 類：有限差分法，求和法和變換法[100]。除選取激勵(lì)時(shí)刻，還可以采用最小熵原理[102]和零延遲互相關(guān)[101,103]等作為成像條件，獲取空間波場(chǎng)的缺陷信息。

時(shí)間偏移過程可以在堆疊圖像之后完成，稱為疊后RTM，若在堆疊之前完成偏移過程則稱為疊前RTM。早期方法主要應(yīng)用疊后RTM，但疊后RTM 缺點(diǎn)是僅能精確識(shí)別具有小傾斜角直至與陣列水平的損傷[104]。為兼顧其他傾斜角的損傷，研究人員發(fā)展了疊前RTM，并通過數(shù)值模擬和試驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性[100,105]。在RTM 過程中考慮材料各向異性帶來的影響，RTM 也可應(yīng)用于復(fù)合材料的損傷成像[102,104-106]。其中，通常用Mindlin 板理論近似復(fù)合材料板結(jié)構(gòu)中波傳播的波動(dòng)方程，將損傷處設(shè)為非均勻區(qū)域，降低損傷區(qū)域的彎曲剛度和橫向剪切剛度，模擬波傳播時(shí)遇到分層損傷的散射行為[102,104-106]。

由于RTM 需捕獲波場(chǎng)信息，因此傳感器陣列中兩個(gè)相鄰陣元間距應(yīng)小于激勵(lì)波長(zhǎng)的一半，以滿足空間奈奎斯特采樣率。實(shí)際應(yīng)用中可通過適當(dāng)?shù)牟逯但@取無傳感器位置的散射場(chǎng)，既減少傳感器密度，也能一定程度上保證成像分辨率[100,105]。用激光多普勒測(cè)振儀采集波動(dòng)場(chǎng)信息是一種替代方案[107]，但用于在線監(jiān)測(cè)的現(xiàn)場(chǎng)實(shí)施有一定困難。

4 時(shí)間反轉(zhuǎn)技術(shù)

時(shí)間反轉(zhuǎn)（Time reversal，TR）是基于波動(dòng)方程的時(shí)反不變和空間互易原則[108]?；ヒ自瓌t意味著對(duì)于每個(gè)由聲源發(fā)射，被不均勻介質(zhì)反射、折射或散射的波，理論上都存在一組能夠精確回溯所有這些復(fù)雜路徑的波，并與原始聲源同步。Ing 等[46]基于該原則研制了密集陣列組成的時(shí)間反轉(zhuǎn)鏡（Time reversal mirror，TRM），用于聚焦傳播的超聲信號(hào)，提高了傳感信號(hào)的信噪比，減少了有限結(jié)構(gòu)邊界的雜散反射效應(yīng)。TRM可以應(yīng)用于檢測(cè)異常反射，特別是醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域。在導(dǎo)波領(lǐng)域中，最初時(shí)間反轉(zhuǎn)技術(shù)是作為一種信號(hào)處理工具引入的，用以補(bǔ)償導(dǎo)波頻散引起的信號(hào)失真現(xiàn)象，提高導(dǎo)波信號(hào)的質(zhì)量[46,109-110]。當(dāng)導(dǎo)波在介質(zhì)中傳播時(shí)，波包中速度快的頻率分量先達(dá)，速度較慢的后達(dá)，導(dǎo)致接收信號(hào)在時(shí)域中相對(duì)于激發(fā)信號(hào)加寬，峰值減小。在TR 過程中，接收信號(hào)先在時(shí)域中反轉(zhuǎn)（即頻域中取共軛），然后從接收位置重新發(fā)射。反轉(zhuǎn)后，初次激勵(lì)/接收過程中速度慢后達(dá)的波分量在第2 次激勵(lì)/接收過程中將首先到達(dá)初始激勵(lì)位置。因此，波包中所有以不同速度傳播的分量將在初始激勵(lì)位置精確回歸并同時(shí)收斂，從而減弱信號(hào)失真，補(bǔ)償導(dǎo)波的頻散效應(yīng)[111]。

由于TR 過程中無需結(jié)構(gòu)先驗(yàn)知識(shí)和基準(zhǔn)信號(hào)，因此還被當(dāng)作逆推工具，用于導(dǎo)波損傷檢測(cè)[55,112-113]，其中TR 實(shí)現(xiàn)通常涉及兩次激勵(lì)和接收過程[114]。首先，一個(gè)傳感器A 激勵(lì)出信號(hào)f（t），導(dǎo)波在結(jié)構(gòu)傳播，并由另一個(gè)傳感器B 接收，記為ν（t）。然后，將接收到的信號(hào)在時(shí)間上反轉(zhuǎn)，記為ν（-t），重新發(fā)送到傳感器B 作再次激勵(lì)。最后，對(duì)比A 接收到的重構(gòu)信號(hào)f '（t）與原始激勵(lì)f （t）的一致性。當(dāng)傳播路徑或其附近有缺陷時(shí)，非線性被引入TR 過程，線性互易原則遭到破壞，因此f '（t）與f （t）出現(xiàn)偏差，否則二者應(yīng)保持一致。由于復(fù)材結(jié)構(gòu)中的分層損傷容易引入非線性，因此TR 技術(shù)成為無基準(zhǔn)復(fù)合材料NDT/SHM 的有效手段[55,113,115-118]。在TR 過程中影響重構(gòu)信號(hào)準(zhǔn)確度的因素有多種，包括激勵(lì)信號(hào)類型、激勵(lì)模態(tài)、結(jié)構(gòu)邊界影響等內(nèi)容[55,112,119-120]。為提高TR信號(hào)的聚焦能力，Poddar 等[121]和Agrahari[122]研究了諸如頻率、脈沖頻帶寬度、傳感器尺寸、粘接層厚度、板厚等多個(gè)參數(shù)，這些實(shí)施TR 過程中所涉及到的參數(shù)會(huì)影響重構(gòu)信號(hào)的質(zhì)量。

復(fù)合材料結(jié)構(gòu)上通常帶有加筋肋、隔框等非對(duì)稱型結(jié)構(gòu)特征，導(dǎo)波在其中傳播時(shí)容易發(fā)生模態(tài)轉(zhuǎn)換，又由于能量耗散現(xiàn)象，散射信號(hào)往往振幅較小，常容易被邊界反射、噪聲等干擾所淹沒。將損傷當(dāng)作二次散射源，由互易原則，各傳感器發(fā)出的TR 信號(hào)能夠同時(shí)到達(dá)散射源處，同相疊加，形成自適應(yīng)聚焦，而非散射源處無法聚焦。由于具備聚焦能力，TR 能有效提高復(fù)合材料結(jié)構(gòu)中散射信號(hào)的信噪比。結(jié)合其他成像方法，近年來研究人員發(fā)展了基于TR 的復(fù)合材料結(jié)構(gòu)診斷成像技術(shù)[37,102,117-118,123-126]。TR 過程有兩種實(shí)現(xiàn)方式，一種是硬件，一種是軟件。硬件實(shí)現(xiàn)中傳感器需輪流激勵(lì)-傳感，兩次激勵(lì)/接收過程增加了檢測(cè)時(shí)間。Watkins 等[120]提出了一種改進(jìn)的TR 方法，對(duì)于任何信號(hào)路徑，激勵(lì)器始終作為激勵(lì)器，而傳感器始終作為傳感器，相比傳統(tǒng)TR 提高了檢測(cè)效率。在一塊對(duì)稱交叉鋪層的碳-環(huán)氧復(fù)材板上，Watkins 等[120]用改進(jìn)TR 方法有效評(píng)估了不同嚴(yán)重程度的撞擊損傷。TR 的軟件實(shí)現(xiàn)方法又被稱為虛擬時(shí)間反轉(zhuǎn)方法（Virtual time reversal，VTR），VTR 能降低TR 的操作復(fù)雜程度，并提高檢測(cè)效率。Wang 等[127]提出一種VTR 方法，用時(shí)間延遲代替了時(shí)間反轉(zhuǎn)的“先達(dá)后發(fā)、后達(dá)先發(fā)”原則，再將延遲后的信號(hào)疊加實(shí)現(xiàn)聚焦，之后Michaels 等[49]將其進(jìn)一步發(fā)展為延遲疊加（Delay and sum）成像方法。Liu 等[117]提出一種使用傳遞函數(shù)的新VTR 方法，結(jié)合基于概率的損傷檢測(cè)重構(gòu)算法，對(duì)CFRP 復(fù)材板中的分層損傷實(shí)現(xiàn)了診斷成像。

5 延遲疊加成像

延遲疊加（Delay-and-sum，DAS）是一種經(jīng)典有效且應(yīng)用廣泛的損傷成像算法。最初Wang 等[127]提出一種合成時(shí)間反轉(zhuǎn)成像方法，用時(shí)間延遲代替時(shí)間反轉(zhuǎn)中“先達(dá)后發(fā)、后至先發(fā)”原則，再將延遲后的信號(hào)疊加實(shí)現(xiàn)聚焦。Michaels等[49,128-130]擴(kuò)展了Wang 等[127]的方法，將其進(jìn)一步發(fā)展為DAS成像方法。

損傷在散射信號(hào)S（t）中顯示為波包，其飛行時(shí)間τp取決于從激勵(lì)器到損傷處再由損傷處到接收器的距離之和。如圖4（a）所示，第i條路徑相對(duì)于損傷（x，y）處的導(dǎo)波飛行時(shí)間τp為：

圖4 DAS成像原理Fig.4 Principle of DAS imaging

式中，cg是導(dǎo)波模態(tài)的群速度是成像點(diǎn)（x，y）到激勵(lì)器Ai的距離，是成像點(diǎn)（x，y）到傳感器Si的距離。如果在時(shí)域中波包的時(shí)域平移量等于飛行時(shí)間τp，它將完全反向傳播到時(shí)域激勵(lì)起點(diǎn)，如圖4（b）。對(duì)于圖4（a）其他非損傷處，如po（x，y），由式（14）求得波包時(shí)域平移量τpo，反向傳播τpo后，波包將滯后于時(shí)域激勵(lì)起點(diǎn)，ps（x，y）則相反。滿足精確反向傳播的損傷軌跡是一個(gè)橢圓，激勵(lì)器和接收器是橢圓的兩個(gè)焦點(diǎn)，如圖4（a）。融合N 條路徑，圖像幅值P（x，y）由各路徑散射信號(hào)在飛行時(shí)間處的幅值疊加得到

上述原理與橢圓三角定位類似，因此DAS 成像方法有時(shí)也被稱為橢圓成像方法。需注意的是，橢圓三角定位依賴于兩個(gè)不確定參數(shù)，即波速和飛行時(shí)間，而DAS 成像方法中飛行時(shí)間由式（14）計(jì)算，減少了提取飛行時(shí)間時(shí)的誤差不確定性。

DAS 僅需在結(jié)構(gòu)上布置稀疏傳感器的網(wǎng)絡(luò)，且算法簡(jiǎn)單，計(jì)算效率高，具備在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)中快速定位損傷的優(yōu)點(diǎn)，有著廣泛研究和應(yīng)用。但這些優(yōu)點(diǎn)也伴隨著成像性能上的短板，由于DAS 僅簡(jiǎn)單地融合信號(hào)時(shí)域特征，導(dǎo)致重建圖像容易出現(xiàn)光斑大，信噪比差及偽像嚴(yán)重等問題[131]。為解決上述問題，研究人員開發(fā)了將單點(diǎn)TOF 振幅替代為時(shí)間窗內(nèi)信號(hào)能量作成像幅值[128]，時(shí)域信號(hào)加窗[129]，融合多頻率圖像[49]，加入邊界反射波信息[132]及使用匹配追蹤補(bǔ)償多模態(tài)信號(hào)頻散[133]等多種改進(jìn)算法，抑制噪聲或不必要邊界回波的干擾，從而改善成像質(zhì)量。Croxford[134]和Lu 等[135]引入雙曲線算法，兩個(gè)接收傳感器成對(duì)，分組接收同一個(gè)激勵(lì)源的散射信號(hào)后作互相關(guān)，損傷落在由恒定時(shí)間差形成的雙曲線軌跡上，以此獲得更多路徑信息，提高定位精度。提取散射信號(hào)時(shí)環(huán)境變化的影響不應(yīng)忽視，為此科研人員還研究了溫度[130,136]、應(yīng)力[137]等環(huán)境條件變化時(shí)使用DAS 診斷成像時(shí)的補(bǔ)償策略和方法。Yu 等[138]通過彈性動(dòng)力學(xué)有限積分模擬方法和試驗(yàn)展示了DAS 算法定量裂紋損傷的能力。另外，最小方差（Minimum variance，MV）成像作為DAS 成像的一種重要變種形式，可以大幅度減少偽像問題[139-141]。這種自適應(yīng)算法與相控陣中變跡（Apodization）的原理類似[82]，其引入反比于成像點(diǎn)與激勵(lì)源及成像點(diǎn)與傳感器兩個(gè)距離間的乘積，作為視向矢量，通過矩陣求逆，得到能顯著抑制圖像偽影的最佳權(quán)重，但需特別注意MV 算法對(duì)模型誤差的敏感性[139]，圖5[139]為原始數(shù)據(jù)相同時(shí)分別使用傳統(tǒng)DAS算法與MVDR 算法所得成像結(jié)果的對(duì)比。

圖5 DAS成像結(jié)果Fig.5 Results of DAS imaging

針對(duì)各向異性復(fù)合材料結(jié)構(gòu)，DAS 算法中在計(jì)算延遲時(shí)間時(shí)需考慮傳播時(shí)群速度的角度相關(guān)性，即慢度圖，數(shù)值模擬和試驗(yàn)研究結(jié)果表明當(dāng)所選模態(tài)及其對(duì)應(yīng)的慢度圖已知時(shí)，該方法可實(shí)現(xiàn)損傷的準(zhǔn)確定位[27,37,131,136,142-145]。Qiu[146]和Shan[147]等通過將結(jié)構(gòu)劃分為多個(gè)子區(qū)域，開發(fā)多損傷監(jiān)測(cè)策略和流程，證實(shí)了DAS 算法同樣適用于復(fù)雜結(jié)構(gòu)上的多損傷情況。Qiu 等[37]使用Shannon 連續(xù)復(fù)小波變換提取窄帶信號(hào)，根據(jù)慢度圖修正DAS 算法，對(duì)碳纖維層合板結(jié)構(gòu)進(jìn)行撞擊損傷監(jiān)測(cè)和定位。根據(jù)導(dǎo)波在空心球體和圓柱體中的傳播理論，Yang 等[148]采用坐標(biāo)變換改進(jìn)DAS 算法，對(duì)儲(chǔ)氫容器的圓柱箱體區(qū)域和頂蓋區(qū)域的損傷實(shí)現(xiàn)了有效定位。

6 模型成像

導(dǎo)波在傳播過程中，遇到結(jié)構(gòu)邊界、加筋肋、損傷等不連續(xù)處會(huì)發(fā)生散射，根據(jù)相互作用方式可能有反射、透射、折射和衍射等現(xiàn)象，對(duì)上述過程建立傳播-散射模型。根據(jù)模型可以生成包含散射信號(hào)的字典庫，并作為模型數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)庫中包含結(jié)構(gòu)中每個(gè)位置點(diǎn)作為潛在散射源時(shí)的模擬散射信號(hào)，與測(cè)量數(shù)據(jù)中的散射信號(hào)比較或計(jì)算，得到每個(gè)位置點(diǎn)作為散射源的概率大小，融合生成診斷圖像，上述成像過程稱為基于模型成像[149]。該成像技術(shù)使用互相關(guān)[150-151]、反卷積[152]以及稀疏重建[50,153-154]等方法進(jìn)行求解。其中應(yīng)用較廣泛的是稀疏重建方法，該方法基于近年來信息領(lǐng)域重要成果-壓縮感知理論[155-156]。

下文以稀疏重建的求解方法為例，簡(jiǎn)述基于模型的導(dǎo)波診斷成像過程。首先通過波的傳播-散射模型建立字典庫D。假設(shè)D{x(t)，T，p，R}為波的傳播-散射模型函數(shù)，結(jié)構(gòu)離散化為M 個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)，結(jié)構(gòu)上布置傳感器網(wǎng)絡(luò)，共有N 條傳感路徑。選擇其中一條傳感路徑Ti-Ri，現(xiàn)有一個(gè)激勵(lì)波形x（t），從結(jié)構(gòu)上的激勵(lì)點(diǎn)Ti處被激發(fā)，傳播至某一潛在散射源點(diǎn)pj處，經(jīng)散射再傳播至接收點(diǎn)Ri后生成的波形為Di{x(t)，Ti，pj，Ri}。假定傳感路徑Ti-Ri真實(shí)的散射信號(hào)是波被所有P 個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)上潛在散射源散射后波形的線性疊加，即

其中，yi表示真實(shí)測(cè)量散射信號(hào)；xi為圖像幅值，代表潛在散射源的概率大??；ei為噪聲或誤差項(xiàng)。進(jìn)一步將N 條傳感路徑組合成一個(gè)線性方程組為

建立合理精確的傳播-散射模型，生成準(zhǔn)確的字典庫，有助于生成準(zhǔn)確的成像結(jié)果[159]。為此，研究人員建立了考慮頻散特性[160]、多模態(tài)[161]、多頻率[162]、多徑信號(hào)[152,163]、幅值調(diào)制[164]、模態(tài)轉(zhuǎn)換[165]以及環(huán)境操作條件（Environmental and operational conditions，EOC）[166]等因素的模型字典庫?；谀Ｐ统上竦挠?jì)算復(fù)雜度通常較高，計(jì)算效率遠(yuǎn)不如DAS算法[149]。Nokhbatolfoghahai 等[167]提出一種基于結(jié)合稀疏重建和DAS的算法，旨在提高計(jì)算效率、成像準(zhǔn)確度和分辨率，數(shù)值模擬和試驗(yàn)結(jié)果表明該方法在多損傷情形下尤其有效。

7 層析成像

計(jì)算機(jī)層析成像（Computerized Tomography，CT）技術(shù)能夠?qū)Σ牧蟽?nèi)部組成分布實(shí)現(xiàn)可視化檢查?！癟omography”一詞源自希臘語，其中“tomo”表示切片，“graphy”表示圖像[168]。CT 技術(shù)的基本思想是：X射線通過體內(nèi)組織的能力不同，更容易通過密度小的軟組織，而遇到密度大的組織會(huì)被稍稍阻擋（“衰減”），反演求解組織密度與投影數(shù)據(jù)的模型可以得到切面上密度分布的圖像，從而顯示出密度異常的組織。層析成像的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，Radon 變換，由Radon 于1917年證明[169]。CT 技術(shù)經(jīng)Hounsfield[170]成功實(shí)現(xiàn)后，迅速在醫(yī)學(xué)臨床上得到廣泛應(yīng)用，隨后又被擴(kuò)展至地球物理勘探[171]和工業(yè)NDT[172]。導(dǎo)波層析成像技術(shù)類似于醫(yī)學(xué)CT，僅把媒介X 射線替換成導(dǎo)波[173]。在該方法中，通常在待測(cè)區(qū)域包圍線（圖2（b）虛線）上密集布置傳感器，其原理是將導(dǎo)波的TOF（或能量衰減）作為投影數(shù)據(jù)，再與傳播路徑和結(jié)構(gòu)的聲速參數(shù)（或能量吸收參數(shù)）分布組成模型方程，求解后可對(duì)結(jié)構(gòu)損傷情況進(jìn)行評(píng)估[174-175]。

在初期導(dǎo)波層析成像應(yīng)用中，多直接引入醫(yī)學(xué)CT 的求解方法，其理論依據(jù)為傅里葉切片定理[176]。20 世紀(jì)90年代初，Hutchins[177]和Levent 等[178]分別使用平行束投影技術(shù)，通過所提取A0模態(tài)的TOF 變化來重構(gòu)板結(jié)構(gòu)缺陷。Jansen 等[179]分別將導(dǎo)波信號(hào)的TOF 延遲和能量衰減當(dāng)作投影數(shù)據(jù)，對(duì)復(fù)合材料結(jié)構(gòu)的分層損傷實(shí)現(xiàn)了層析成像。然而，X 射線波長(zhǎng)范圍在0.01～10nm 之間，其在物體內(nèi)部以直線傳播，比導(dǎo)波在結(jié)構(gòu)中傳播規(guī)律簡(jiǎn)單得多。這種直射線導(dǎo)波層析成像僅在缺陷特征尺寸大于波長(zhǎng)λ 時(shí)適用，忽略了波場(chǎng)衍射和折射的影響[174]。Malyarenko[180]引入彎曲射線追蹤方法，適用導(dǎo)波發(fā)生強(qiáng)散射的情形。對(duì)于可用射線層析成像進(jìn)行重建的最佳目標(biāo)，Williamson[181]證明了其尺寸近似為第一菲涅爾區(qū)的寬度其中L是激勵(lì)器到傳感器的直接路徑長(zhǎng)度。射線層析成像的重建方法是以代數(shù)重建技術(shù)（Algebraic reconstruction technique，ART）[182]和同步迭代重建技術(shù)（Simultaneous iterative reconstruction techniques，SIRT）[51]為代表的迭代法。

采用射線假設(shè)，是對(duì)波場(chǎng)方程作高頻近似[180]。復(fù)合材料結(jié)構(gòu)的早期缺陷尺寸通常較小，缺陷在投影方向的尺寸并不大于低頻導(dǎo)波的波長(zhǎng)，采用射線假設(shè)將會(huì)出現(xiàn)較大誤差。Mindlin 板理論可在低于A1模態(tài)截止頻率下準(zhǔn)確表征A0模態(tài)[103,183]。結(jié)合Born 近似，研究人員利用Mindlin 板理論發(fā)展了板結(jié)構(gòu)中導(dǎo)波的散射模型，為基于波動(dòng)方程反演的衍射層析成像方法（Diffraction tomography）打下了理論基礎(chǔ)[183-184]?；谏鲜隼碚?，Rohde 等[185-186]在計(jì)算機(jī)模擬和試驗(yàn)中驗(yàn)證了該方法的有效性。Chan 等[187]進(jìn)一步通過數(shù)值模擬和試驗(yàn)證實(shí)了衍射層析成像方法能夠有效評(píng)估復(fù)材板結(jié)構(gòu)的分層損傷。根據(jù)遠(yuǎn)場(chǎng)波束成型與衍射層析成像之間的關(guān)系[188]，Belanger 等[189]開發(fā)了一種無基準(zhǔn)導(dǎo)波衍射層析成像方法。由傅里葉衍射定理[176]，通常使用濾波反投影（Filtered backprojection，F(xiàn)BP）算法和傅里葉插值法[176]求解衍射層析的重建圖像。從導(dǎo)波層析成像的實(shí)際應(yīng)用角度出發(fā)，Zhao 等[175]對(duì)比了層析成像中FBR 和ART 求解算法在重構(gòu)圖像質(zhì)量和效率等方面的差異。Zhao 等[175]指出FBR 須配置圓形環(huán)繞的傳感器陣列，要求數(shù)據(jù)量多且投影角度完整，否則將出現(xiàn)更多偽影，而ART 對(duì)數(shù)據(jù)量和投影角度要求不如FBR 苛刻，且在噪聲干擾情況下性能更優(yōu)，但主要缺點(diǎn)是求解過程需要迭代，導(dǎo)致計(jì)算速度較慢。

結(jié)合衍射層析和射線層析，Huthwaite 等[190]提出了一種魯棒性胸部超聲層析成像的混合算法（Hybrid algorithm for robust breast ultrasound tomography，HARBUT），針對(duì)板結(jié)構(gòu)中尺寸小、對(duì)比度高的缺陷，通過迭代HARBUT 進(jìn)而提高重建精度。另外，為提高求解效率，或受實(shí)際應(yīng)用制約，傳感器數(shù)量和投影角度可能不足，導(dǎo)致投影數(shù)據(jù)處于欠采樣狀態(tài)。通過擴(kuò)展HARBUT[191-192]，或開發(fā)結(jié)合壓縮感知的層析成像方法[193]，均可以補(bǔ)償欠采樣引起的混疊，從而提高診斷圖像的魯棒性和準(zhǔn)確度。

8 概率成像

之前的幾種算法通常需要導(dǎo)波在結(jié)構(gòu)中傳播的先驗(yàn)知識(shí)，如導(dǎo)波傳播的模態(tài)、該模態(tài)傳播的群速度、慢度圖以及TOF 等，由于理論近似誤差或噪聲干擾，這些先驗(yàn)知識(shí)與實(shí)際導(dǎo)波傳播過程的先驗(yàn)知識(shí)有一定程度上的偏差[62]，這種偏差造成的不確定性將影響診斷成像的效果。然而真實(shí)結(jié)構(gòu)（尤其是復(fù)合材料結(jié)構(gòu)）的復(fù)雜性導(dǎo)致超聲導(dǎo)波的傳播趨于復(fù)雜，回波信號(hào)難以解釋。為此，研究人員提出了一種基于概率的損傷檢測(cè)重構(gòu)算法（Reconstruction algorithm for probabilistic inspection of defects，RAPID）[194-195]：

（1）引入信號(hào)損傷指數(shù)（Damage index，DI）來表征損傷引起的信號(hào)變化程度，通常對(duì)基準(zhǔn)信號(hào)和當(dāng)前狀態(tài)之間的信號(hào)差異進(jìn)行量化得到。當(dāng)某條傳感路徑距離損傷越近時(shí)，則損傷引起的該路徑DI 越大，反之當(dāng)傳感路徑距離損傷越遠(yuǎn)，則損傷引起的該路徑DI 越?。?/p>

（2）引入空間概率分布函數(shù)W[R]作為路徑加權(quán)函數(shù)，用來表征損傷對(duì)傳感路徑的影響程度，傳感路徑與損傷的相對(duì)距離R 越近，該傳感路徑受影響越大，則該路徑在成像融合時(shí)的權(quán)值W[R]越大，反之當(dāng)傳感路徑與損傷的相對(duì)距離R 越遠(yuǎn)，該路徑的權(quán)值W[R]越小。

綜合信號(hào)損傷指數(shù)DI 和路徑加權(quán)函數(shù)W[R]二者的影響，RAPID 公式表示為：

式中，N 是總路徑數(shù)；DIi是第i 條傳感路徑的信號(hào)損傷指數(shù)；Wi[Ri]是第i 條傳感路徑對(duì)應(yīng)的非負(fù)路徑加權(quán)函數(shù)，代表第i 條傳感路徑受損傷影響的范圍。此處將Wi[Ri]定義為隨成像點(diǎn)（x，y）與第i 條傳感路徑的相對(duì)距離Ri線性遞減的路徑加權(quán)函數(shù)，表示為：

其中，Di是第i 條傳感路徑中激勵(lì)器Ai到傳感器Si的距離是成像點(diǎn)（x，y）到激勵(lì)器Ai的距離是成像點(diǎn)（x，y）到傳感器的距離（圖6（a））。Wi[Ri]的等值線是一組以激勵(lì)器和傳感器為焦點(diǎn)的橢圓（圖6（b））。Wi[Ri]也可以選用其他影響形式的函數(shù)[56,117]。

以各條路徑DIi值乘加權(quán)函數(shù)的形式融合得到成像點(diǎn)（x，y）的幅值，幅值越高，代表出現(xiàn)損傷概率的越大。盡管并非嚴(yán)格意義上的概率值，但歸一化后可有效衡量損傷存在的概率情況。很多文獻(xiàn)中將它稱為基于概率成像（Probability-based diagnostic imaging，PDI）方法，或者加權(quán)分布診斷成像方法[12,196]。此外，也有文獻(xiàn)將RAPID 視為層析成像（Tomography）的一種快速實(shí)現(xiàn)方法[197-198]。RAPID 在成像過程中無需導(dǎo)波在結(jié)構(gòu)中傳播的先驗(yàn)知識(shí)，同時(shí)避免了對(duì)真實(shí)結(jié)構(gòu)中復(fù)雜時(shí)間歷程的解釋，計(jì)算效率高并且適合自動(dòng)處理，能夠有效識(shí)別復(fù)材等各種復(fù)雜結(jié)構(gòu)上的損傷[117,118,199-201]。此外，RAPID 技術(shù)還顯示了識(shí)別飛行器管路截面損失[202-204]和多損傷[205]的潛力。

圖6 RAPID算法示意圖Fig.6 Illustration of RAPID algorithm

為取得良好診斷效果，研究人員進(jìn)行了一系列深入研究，相關(guān)研究結(jié)果表明傳感路徑布設(shè)、路徑加權(quán)函數(shù)、激勵(lì)中心頻率、信號(hào)損傷指數(shù)DI及數(shù)據(jù)長(zhǎng)度等是影響RAPID 技術(shù)識(shí)別效果的重要因素[53,195,198,206-207]。其中，在不同應(yīng)用場(chǎng)景下如何選取對(duì)損傷敏感的DI 至關(guān)重要。為此，除了常用的信號(hào)相關(guān)指數(shù)[194-195,206]，國(guó)內(nèi)外學(xué)者還發(fā)展了多種DI[11,12,201]，包括信息熵[199,206]、信號(hào)分形維數(shù)[197]、信號(hào)能量差異[208]等。另外，RAPID 技術(shù)的定位精度受傳感路徑布設(shè)和路徑加權(quán)函數(shù)這兩種因素綜合影響（式（19））。Michaels[209]指出當(dāng)傳感路徑過少時(shí)，與同等條件下DAS 算法相比，RAPID 的診斷性能、抗噪能力會(huì)明顯下降，并認(rèn)為應(yīng)用RAPID 時(shí)需要布設(shè)足夠多的傳感器，如8～16個(gè)傳感器。更多的傳感器，意味著更多的傳感路徑，布置縱橫交錯(cuò)的路徑可以更好地滿足傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋密度要求。但過多的傳感路徑又會(huì)增加數(shù)據(jù)傳輸、采集和處理的負(fù)擔(dān)，同時(shí)與在線測(cè)量系統(tǒng)輕量化小型化的目標(biāo)相背離。為此，Wang 等[53]提出一種虛擬路徑（Virtual sensing paths）方法來增加路徑數(shù)量，旨在提高定位精度。同時(shí)，Wang 等[53,206]還觀察到在多路徑交叉點(diǎn)或傳感器位置處容易出現(xiàn)“偽損傷”。Sharif-Khodaei等[143]在使用RAPID 算法對(duì)一塊復(fù)材板上進(jìn)行缺陷診斷時(shí)也遇到了類似情況。關(guān)于這個(gè)困擾RAPID 技術(shù)的“偽損傷”問題，Liu 等[12]指出，在數(shù)據(jù)融合過程中，多路徑交叉點(diǎn)的權(quán)值會(huì)顯著高于待測(cè)區(qū)域其他成像點(diǎn)的權(quán)值，因此同樣的損傷指數(shù)變化下，診斷成像時(shí)映射到該點(diǎn)的幾率更大。為此，Liu 等[12]引入了同時(shí)考量傳感路徑與路徑加權(quán)函數(shù)影響的單位權(quán)值分布函數(shù)，并提出一種路徑加權(quán)函數(shù)的優(yōu)化選擇方法，有助于降低選取參數(shù)時(shí)對(duì)人工經(jīng)驗(yàn)的依賴。在此基礎(chǔ)上，Liu 等[196]提出一種權(quán)值補(bǔ)償?shù)募訖?quán)分布診斷成像方法，在不增加傳感器和傳感路徑數(shù)量前提下，補(bǔ)償路徑交叉點(diǎn)與其他成像點(diǎn)的權(quán)值差異，盡可能抑制“偽損傷”對(duì)成像結(jié)果的影響，加筋肋復(fù)合材料板上的損傷診斷試驗(yàn)結(jié)果表明該方法能有效提高定位精度。

9 成像技術(shù)對(duì)比

上述8 種導(dǎo)波損傷診斷成像技術(shù)的特點(diǎn)及優(yōu)缺點(diǎn)比較見表1。通常對(duì)于不同的結(jié)構(gòu)形式，應(yīng)在綜合考慮傳感器可布置區(qū)域、待測(cè)損傷與導(dǎo)波作用方式及各成像方法優(yōu)缺點(diǎn)等方面的基礎(chǔ)上，選擇合適的成像方法進(jìn)行研究和應(yīng)用。

主要挑戰(zhàn)和發(fā)展方向

基于超聲導(dǎo)波的NDT/SHM 技術(shù)在近年來取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，超聲導(dǎo)波診斷成像技術(shù)作為其中一項(xiàng)重要研究熱點(diǎn)，涉及到超聲導(dǎo)波技術(shù)多方面內(nèi)容，包括導(dǎo)波傳播理論和數(shù)值求解[210]、傳感器激勵(lì)問題[211-212]、模態(tài)選擇與頻散補(bǔ)償方法[133]和先進(jìn)導(dǎo)波信號(hào)處理技術(shù)[213]等，是超聲導(dǎo)波技術(shù)的應(yīng)用集大成者，但要在真實(shí)飛行器結(jié)構(gòu)上得到更廣泛應(yīng)用，仍面臨不少問題。近年來，波動(dòng)理論與建模方法、計(jì)算機(jī)信息科學(xué)、自動(dòng)化等技術(shù)的飛速發(fā)展，為超聲導(dǎo)波診斷成像技術(shù)帶來了新的契機(jī)。超聲導(dǎo)波診斷成像技術(shù)在今后可能面臨的挑戰(zhàn)及其對(duì)應(yīng)的發(fā)展方向概述如下：

（1）應(yīng)用對(duì)象方面。在飛行器結(jié)構(gòu)中，除板、管外，桁條[210,214]及起落架[215]等也可作為波導(dǎo)結(jié)構(gòu)。針對(duì)此類復(fù)雜波導(dǎo)結(jié)構(gòu)問題，還需從理論方法、數(shù)值模擬、試驗(yàn)研究等方面求解導(dǎo)波傳播問題，為高質(zhì)量成像奠定基礎(chǔ)。

（2）成像算法實(shí)現(xiàn)方面。真實(shí)飛行器結(jié)構(gòu)不僅幾何形式復(fù)雜，且待測(cè)區(qū)域面積大，現(xiàn)階段單一的導(dǎo)波診斷成像方法往往難以兼顧計(jì)算效率和成像精度。需融合多種成像方法，在效率和精度二者之間尋找平衡點(diǎn)，開發(fā)能夠快速完成檢測(cè)且提供高質(zhì)量圖像的混合診斷策略。

在飛行器結(jié)構(gòu)的真實(shí)服役環(huán)境下，力熱振噪等因素對(duì)導(dǎo)波信號(hào)和診斷成像效果的影響不可忽視。發(fā)展無基準(zhǔn)成像方法和帶環(huán)境補(bǔ)償?shù)某上穹椒ㄊ莾煞N可行的解決途徑，部分相關(guān)研究已在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中取得良好效果[118,137]，但在工程真實(shí)環(huán)境下還有待驗(yàn)證。這兩種途徑的實(shí)現(xiàn)能夠降低誤報(bào)率、漏報(bào)率，提高導(dǎo)波技術(shù)的工程適用性。

表1 基于超聲導(dǎo)波的不同損傷診斷成像技術(shù)Table 1 Damage diagnostic imaging approaches based on ultrasonic guided waves

此外，隨著復(fù)合材料結(jié)構(gòu)在航空航天領(lǐng)域呈現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用趨勢(shì)，其材料物理參數(shù)和損傷類型的多樣化使導(dǎo)波成像技術(shù)面臨新的挑戰(zhàn)。在大數(shù)據(jù)和人工智能快速發(fā)展的時(shí)代背景下，要提高導(dǎo)波診斷成像技術(shù)的診斷精度和診斷規(guī)模，可以結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)與模式識(shí)別等人工智能方法，挖掘缺陷與信號(hào)特征聯(lián)系，構(gòu)建數(shù)據(jù)與圖像間多層級(jí)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，不斷提高模型的泛化能力。

（3）工業(yè)應(yīng)用方面。超聲導(dǎo)波技術(shù)需要采集高質(zhì)量的損傷信息，但僅有高質(zhì)量數(shù)據(jù)可能不足以對(duì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行整體狀態(tài)評(píng)估。理想情況下，診斷效果與傳感器數(shù)量成正比，但在實(shí)際航空航天工業(yè)應(yīng)用中需要考量數(shù)據(jù)獲取的難易程度，制約因素在于傳感器部署可行性和儀器設(shè)備成本。一方面，研究傳感器優(yōu)化布置方法可以在不影響成像質(zhì)量的前提下降低傳感器數(shù)量、提高計(jì)算效率，從而降低系統(tǒng)成本；另一方面，開發(fā)高度自動(dòng)化的成像技術(shù)，能夠降低導(dǎo)波儀器設(shè)備的經(jīng)驗(yàn)依賴程度和操作成本。因此，在發(fā)展成像技術(shù)時(shí)考慮上述因素，有助于推動(dòng)將來導(dǎo)波技術(shù)在航空航天工業(yè)的更廣泛應(yīng)用。

結(jié)論

航空航天領(lǐng)域在結(jié)構(gòu)效率和安全性能上具有標(biāo)準(zhǔn)高、要求高的特點(diǎn)，是研究和應(yīng)用無損檢測(cè)/結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)技術(shù)最頻繁的領(lǐng)域。航空航天飛行器中多數(shù)結(jié)構(gòu)部件為波導(dǎo)結(jié)構(gòu)，導(dǎo)波技術(shù)作為一種全局損傷診斷技術(shù)在航空航天結(jié)構(gòu)具有廣泛應(yīng)用前景。本文以航空航天結(jié)構(gòu)為出發(fā)點(diǎn)，介紹了超聲導(dǎo)波診斷成像的一般流程，綜述了8 種代表性導(dǎo)波成像方法的研究進(jìn)展，并對(duì)比了這些算法的應(yīng)用范圍及優(yōu)缺點(diǎn)，最后結(jié)合航空航天工業(yè)應(yīng)用需求，討論了導(dǎo)波診斷成像技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)并展望其發(fā)展趨勢(shì)。超聲導(dǎo)波診斷成像技術(shù)是導(dǎo)波技術(shù)的應(yīng)用集大成者，深入研究各成像算法有利于導(dǎo)波技術(shù)提高工業(yè)應(yīng)用成熟度，促進(jìn)未來航空航天結(jié)構(gòu)的智能化進(jìn)程。