Early detection of damage in structures is important to ensure their structural safety. Nonlinear ultrasonic techniques are widely used to measure the quadratic nonlinearity that represents the third-order elastic constants of materials for damage detection. In addition, there are ongoing efforts to exploit both the third- and fourth-order elastic constants that describe the cubic nonlinearity to detect damage. This dissertation develops a nonlinear ultrasonic Lamb mixing technique to measure cubic nonlinearity and to detect and localize micro-damage. The proposed wave mixing technique generates three Lamb waves in the target structure and measures the nonlinear mixed waves produced by nonlinear cross-mixing of the Lamb waves.
A theoretical model is developed to describe the generation of nonlinear mixed waves in a nonlinear elastic and homogeneous plate. In addition, a theoretical relationship between the nonlinear mixed components and the fatigue crack size is derived from the Paris-Erdogan and Nazarov-Sutin theories. Experiments were then conducted on aluminum plate specimens with micro-damage to validate the effectiveness of the proposed technique. The position of the micro-damage within the target structure was identified by spatially scanning the mixing zone. In particular, the proposed technique is more sensitive to micro-damage than existing nonlinear ultrasonic techniques like two-wave mixing and third harmonic production.
The amplitude of these mixed components weaken in a noisy environment, necessitating noise elimination for a reliable crack detection. To overcome this, a novel hybrid method that incorporates a deep learning (DL) model with higher-order spectral analysis is proposed in this dissertation. The DL model based on long short-term memory (LSTM) takes an original ultrasonic time signal and outputs a reconstructed ultrasonic signal after noise reduction. Finally, random noise in the reconstructed signal is eliminated by trispectrum (TS)-based higher-order spectral analysis.
In this dissertation, a non-contact nonlinear Lamb wave mixing technique based on laser line-array excitation was developed for microcrack detection in plate-like structures. Specifically, a pulsed laser with a line-array pattern (LAP) source was created to generate two narrowband Lamb waves with distinctive frequencies; then, a laser Doppler vibrometer (LDV) was used to measure the corresponding ultrasonic responses. The performance of the developed laser ultrasonic system was experimentally validated by applying it to aluminum specimens with microcracks. In this dissertation, the effects of the number of LAP on the wave mixing zone size, as well as the amplitude of the mixed components, are discussed. The obtained results indicate that the proposed system can locate and detect microcrack in a plate by scanning the wave mixing zone.
구조물의 손상을 조기에 감지하는 것은 구조물의 안전성을 보장하는 데 중요하다. 비선형 초음파 기술은 손상 탐지를 위한 재료의 3차 탄성 상수를 나타내는 2차 비선형성을 측정하는 데 널리 사용된다. 또한 손상을 감지하기 위해 입방 비선형성을 설명하는 3차 및 4차 탄성 상수를 모두 활용하려는 노력이 계속되고 있다. 본 논문은 입방 비선형성을 측정하고 미세 손상을 감지하고 국소화하기 위해 비선형 초음파 램 혼합 기술을 개발한다. 제안된 파형 혼합 기술은 대상 구조에서 3개의 Lamb 파형을 생성하고 Lamb 파동의 비선형 교차 혼합에 의해 생성된 비선형 혼합 파형을 측정한다.
비선형 탄성 및 균질 판에서 비선형 혼합 파동의 생성을 설명하기 위해 이론적 모델이 개발되었다. 또한 비선형 혼합 구성 요소와 피로 균열 크기 사이의 이론적 관계는 파리-에르도안과 나자로프-수틴 이론에서 도출된다. 그런 다음 제안된 기술의 효과를 검증하기 위해 미세 손상이 있는 알루미늄 판 표본에 대한 실험을 수행했다. 타겟 구조 내의 미세 손상의 위치는 혼합 구역을 공간적으로 주사하여 확인하였다. 특히 제안된 기술은 2파 혼합 및 제3 고조파 생산과 같은 기존의 비선형 초음파 기술보다 미세 손상에 더 민감하다.
이러한 혼합 구성 요소의 진폭은 노이즈가 많은 환경에서 약해지므로 안정적인 균열 탐지를 위해 노이즈 제거가 필요하다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 딥 러닝(DL) 모델과 고차 스펙트럼 분석을 통합하는 새로운 하이브리드 방법을 제안한다. LSTM(Long Short term Memory) 기반 DL 모델은 원래 초음파 시간 신호를 받아 노이즈 감소 후 재구성된 초음파 신호를 출력한다. 마지막으로, 재구성된 신호의 무작위 노이즈는 트라이스펙트럼(TS) 기반 고차 스펙트럼 분석을 통해 제거된다.
본 논문에서는 판상구조에서의 미세균열 검출을 위해 레이저 라인-어레이 들뜸에 기반한 비접촉 비선형 Lamb wave mixing 기술을 개발하였다. 구체적으로, 라인 어레이 패턴(LAP) 소스가 있는 펄스 레이저를 만들어 고유 주파수를 갖는 2개의 협대역 Lamb wave를 생성한 후, 레이저 도플러 진동계(LDV)를 사용하여 해당 초음파 응답을 측정하였다. 개발된 레이저 초음파 시스템의 성능은 마이크로크랙이 있는 알루미늄 시료에 적용하여 실험적으로 검증하였다. 본 논문에서는 혼합 성분의 진폭뿐만 아니라 파동 혼합 영역 크기에 대한 LAP 수의 영향에 대해 논의한다. 얻어진 결과는 제안된 시스템이 파동 혼합 영역을 스캔하여 플레이트 내의 마이크로 크랙을 찾아 검출할 수 있음을 나타낸다.
