实验名称：ATA-2031高压放大器在复合材料板超声无损探伤中的应用

　　实验方向：复合材料，超声导波，无损检测，信号处理，深度学习

　　实验设备：ATA-2031高压放大器，任意函数波形发生器、示波器、超声波信号前置放大器、CFRP复合板等。

　　实验目的：碳纤维增强聚合物（CFRP）复合材料因其卓越的力学性能而被广泛应用于航空航天领域。然而对复合材料损伤检测与定位技术现仍然极具挑战性。本研究引入了一种新颖的方法，利用多模态门控循环单元神经网络（MGNN）模型对碳纤维增强聚合物复合材料进行损伤检测与定位。

　　实验过程：

　　LW信号的产生和接收使用单个执行器-接收器对，研究选择了经汉恩窗调制的五周期正弦突音信号。对于信号产生和数据采集，输入信号的中心频率为80khz。超声导波信号以10MHz的速率采样，考虑到单个波模的群速度，调整采集持续时间以确保捕获激活波模及其边界反射。激励电压设置为20v，然后通过高压放大器将其峰值提升到80v。前置放大器的放大速率设置为60db。

　　为了提高信号的信噪比，将接收到的信号平均16次以降低随机噪声，并采用基于“DB6”小波的四层尺度分解进一步抑制高频噪声。为了简化数据集的获取，考虑了额外的质量块来模拟实际损伤。

　　对于复合板的损伤评估，将检测区域设置为400×400mm的正方形区域，并平均划分为100个小方块。从检测区域的左下角开始，以4厘米的间隔定位损伤点。每个伤害点都集中在一个小正方形区域内，并且每次只引入一个模拟伤害。值得注意的是，在传感器位置没有损坏点。这种设置产生了119种不同的损伤信号。

　　实验结果：

　　所提出的MGNN优于其他模型，并且具有最快的检测速度。所提出的MGNN模型的MSE为0.8804，且所需要的时间也最少（仅为0.0562s），这显示了MGNN拥有最佳的损伤检测能力。

　　实验中用到的ATA-2031高压放大器的参数指标：

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