【摘 要】
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近年来，激光超声导波技术越来越多地被用于检测双层复合板粘结层特性，是一种十分有效的手段。Chimenti回顾了超声导波技术在粘结板粘结特性检测中的应用;Challis等人将神经网络技术用于粘结特性的研究:Heller应用了二维傅里叶变换研究弱界面粘结特性。在激光激发复合板导波的理论模型研究方面，Cheng等人使用了本征函数展开法，模拟各向同性和各向异性薄板材料中的瞬态激光超声导波。 本文综合小波变
【机 构】
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南京大学声学研究所,南京 210093
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近年来，激光超声导波技术越来越多地被用于检测双层复合板粘结层特性，是一种十分有效的手段。Chimenti回顾了超声导波技术在粘结板粘结特性检测中的应用;Challis等人将神经网络技术用于粘结特性的研究:Heller应用了二维傅里叶变换研究弱界面粘结特性。在激光激发复合板导波的理论模型研究方面，Cheng等人使用了本征函数展开法，模拟各向同性和各向异性薄板材料中的瞬态激光超声导波。 本文综合小波变换预处理和神经网络技术，提出了直接通过导波的瞬态波形来评价双层复合板粘结层特性的方法。小波变换技术用以提取激光激发瞬态导波的特征，降低数据冗余。简化网络结构，提高网络运行效率。在前人部分研究成果的基础上，本文中提出了改进的神经网络模型，与传统的BP网络相比，在网络构建、算法精度、训练速度、收敛性和可维护性等方面均有较大的改善。
为证实该评价方法的可靠性，结合数值模拟，本文制备了与理论模型相对应的双层复合粘结板样品。基于激光激发接收实验系统，所测得的实验波形作为验证网络性能的样本数据。测试样本被正确归类，证明了该评价方法的准确性及分类标准的合理性，为进一步的工业应用莫定了基础。
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