信息对抗技术专业毕业设计说明书
2020年6月23日
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1. 绪论
1.1 背景及意义
经过改变聚合物的性能已研制和开发一大批具有特异物理和化学功能的新型聚合物材料, 并先后在国民经济及科学技术各领域中得到广泛应用。共混改性[1-8]是改变聚合物性能的一种重要方法。两种或两种以上聚合物形成的均匀混合材料所呈现出的优良性能是单一聚合物难以具备的。因此共混能够使聚合物的性能得到互补, 拓宽材料的性能和使用领域。共混改性的方法中机械共混法因其具有简单、 方便的优点而被广泛应用。在实际生产过程中, 产品的性能是由保留在产品的相态结构、 结晶结构、 分子链的取向结构等因素决定[4-6], 即聚合物的混合状态会影响产品的最终性能。因此在生产过程中在线实时监控混合物的状态就显得尤为重要了。
超声波作为一种机械波, 具有探头安装简单方便、 不破坏检测对象、 信号反馈速度快、 内容丰富等优点。超声波的速度与材料的密度、 模量有关, 而它的衰减则与粘弹性高分子的松弛特点和材料的形态结构有联系。这些性质决定了超声波在检测聚合物的混合状态时能提供非常丰富的信息。因此利用超声波检测聚合物的混合状态, 对生产高质量、 高性能的产品具有重要意义。同时, 周围环境的温度及压强会对超声场的特征量造成影响, 因此该技术还能够实时监控加工过程中的重要参数, 这对优化控制加工过程有重要指导意义。
本论文将利用超声波对聚合物的混合状态进行检测, 研究能够表
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征聚合物混合状态的超声特征信号的提取技术。并要找出特征信号与聚合物混合状态的关系, 为超声技术在实时在线检测聚合物混合状态提供一些基础的技术指导。 1.2 超声检测在聚合物中的应用
超声检测是无损检测中应用最为广泛的方法之一, 适用于各种尺寸的锻件、 扎制件、 焊缝和某些铸件。就物理性能检测而言, 用超声法能够无损检测厚度、 材料硬度、 晶粒度、 液位和流量、 残余应力和胶结强度。随着微电子技术的发展和计算机应用, 超声检测法得到了迅速的发展和更广泛的应用。但利用超声波检测聚合物在国内还算刚刚起步, 应用十分有限。只是在聚合物的相形态结构[6]、 在线检测[9]和检测聚合物的流量[10]等几个方面做了一些简单的研究。一些西方国家的科学家在这方面的研究开始的比较早, 并已经做了很多研究取得了一些成果。
由于声波在介质中传播时, 其高频周期性振动会引起质点应变的滞后现象, 因此超声技术常被用来研究聚合物的松弛行为。Nguyen N T等[11]利用超声储能模量、 损耗模量与超声速度、 衰减之间的关系, 研究了环氧树脂及钨粒子填充体系的玻璃化转变, 并与动态力学方法测得的结果进行比较。用WLF方程描述了两种方法产生差异的原因: 玻璃化转变对频率有依赖性。
在高分子结构方面, 利用纵波速度与传播介质的密度户、 体积模量以及剪切模量的关系,表征了一些聚合物的降解。Wu[12]以
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20MHz纵波经过水浸法研究了聚羟基乙酸、 聚乳酸以及羟基乙酸和乳酸共聚物的不同生物降解行为, 并结合DSC、 GPC表明超声技术是一种表征聚合物降解的有效方法。
在聚合物共混物的相容性方面: Sidkey等[13]用频率为6MHz的超声波声速与衰减研究了SBR与NR、 BR、 NBR在甲苯溶液中的相容性。实验表明对相容的SBR-NR, SBR-BR 体系,声速与组分含量呈直线关系, 声衰减与组分含量曲线上只有一个峰。但对不相容的SBR- NBR体系, 速度—含量曲线上出现两个S段, 衰减—含量曲线上出现两个峰。
1.3 超声信号处理技术的现状
近年来, 信号处理的理论与方法获得了惊人的发展, 新的理论和处理技术不断的提出, 并被广泛的应用在信号处理的各个领域。例如以小波变换为代表的非平稳随机信号分析与处理和方法的发展; 以混沌理论为代表的非线性处理的理论和方法的发展; 自适应信号处理理论与应用的新成果; 各种现代谱估计方法新的改进等。
传统的频谱分析技术是利用超声反射回波的幅度谱、 相位谱提取回波信号中的能表征被测对象性能和特征的信号来分析和评价被检测对象的物理性能和质量情况。频谱分析的特点是在频域上提取超声检测信号的各种特征, Fourier变换建立了从时域到频域的通道, 但它并没有将时域和频域组合成的一个域, 即频谱分析只给出了信号的频率内容, 没有给出任何频率出现时间的信息。对于非稳定信号来
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说, 一般想知道频率存在的时间, 此时频谱分析将不能满足要求。如能将时域和频域结合起来描述信号的时频联合特征, 构成信号的时频谱, 其分析将是非常有效的,这就是时频局部化方法。常见的时频分析方法就是小波变换, 能够将信号同时变换到时域和频域, 特别适用于非稳态信号的处理。
小波变换, 可同时进行时域和频域分析, 具有时频局部化和变分辨特性, 特别适于处理非平稳信号。邬冠华、 吴伟等[14]从小波变换的奇异性分析入手, 给出应用于超声检测信号去噪的小波模极大值算法, 并选用Marr函数做小波基函数。该算法对超声合成信号和实测信号的去噪效果均很理想。小波变换在进行阈值去噪的过程中, 如何选取合适的小波基和恰当的阈值准则成为其中的一个关键问题, 1995年, D.L.Dohono在小波变换的基础上提出了一种小波阈值去噪法。索进章等[15]研究了小波阈值去噪法在超声信号处理中的应用, 并探索了不同的小波基和阈值选取准则对阈值去噪结果的影响。
虽然小波变换具有时频分辨率高和多分辨率分析的优点, 适合对瞬态信号的分析处理, 但它也有缺点, 即: 频率分辨率随频率升高而降低。小波包分解是一种比小波分解更为精细的分解方法。根据超声检测信号在时频域上的分布特点, 车红昆等[16]提出了一种基于小波包分解的时频邻域自适应消噪方法。为了消除在铝合金锻件的超声检测中的晶粒散射引起的相干噪声,刘守山等[17]提出了一种基于新阈值函数的Stein 无偏风险估计自适应消噪方法。利用新的阈值函数
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