近日，中国石油大学（华东）袁新安教授团队联合青岛科技大学、西安交通大学等单位，在电磁/声学无损检测技术取得新进展。研究成果以《基于粒子滤波方法的面剪切单模导波双端疲劳裂纹扩展预测》（Face-Shear Single-mode Guided Wave for Prediction of Double ended Fatigue Crack Propagation using Particle Filter Method）与《粗糙表面下电弧增材制造缺陷交流电磁场实时检测技术研究》（Real-time detection of defects in WAAM specimen under poor surface quality using ACFM technology）为题分别发表在《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》（TIM）与NONDESTRUCTIVE TESTING AND EVALUATION期刊上，其中《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》为仪器与测量领域顶级期刊，最新影响因子5.6，JCR分区为Q1区，中科院分区为二区（TOP)；NONDESTRUCTIVE TESTING AND EVALUATION最新影响因子4.2，JCR分区为Q2区，中科院分区为二区。
《基于粒子滤波方法的面剪切单模导波双端疲劳裂纹扩展预测》（Face-Shear Single-mode Guided Wave for Prediction of Double ended Fatigue Crack Propagation using Particle Filter Method）针对传统导波监测与粒子滤波预测方法存在的多模态干扰、仅适用于单端裂纹等局限，提出创新解决方案：设计面剪切型 PZT 探头激发单模水平剪切（SH）导波，消除多模态干扰；基于裂纹反射信号构建观测模型，实现裂纹长度定量反演（检测误差 3.8%）；结合疲劳试验数据改进 Paris 理论，建立双端疲劳裂纹状态模型；最终融合两种模型提出粒子滤波预测算法，实现裂纹扩展在线精准预测，实验验证平均预测误差仅1.1%。
该成果第一作者和通讯作者为袁新安教授，中国石油大学（华东）作为第一署名单位，研究工作得到国家自然科学基金（No.52475581、No.52275556）、国家重点研发计划（2023YFF0615200）等项目的大力支持。
图1 论文首页
图2 粒子滤波预测流程
图3 裂纹长度预测结果
论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11175237
《粗糙表面下电弧增材制造缺陷交流电磁场实时检测技术研究》（Real-time detection of defects in WAAM specimen under poor surface quality using ACFM technology）针对增材制造过程中表面粗糙度高、检测信号干扰大，检测信号不直观的问题，创新开发ACFM阵列检测探头以及基于FPGA的缺陷实时成像检测系统。通过32阵列传感器获取缺陷的高分辨率检测图像，基于FPGA平台构建信号激励、信号采集、锁相放大以及信号显示硬件系统，同时嵌入基于人工神经网络的缺陷智能识别与框选算法，可在检测过程中实现缺陷的实时识别与框选，大大提高了缺陷检测的准确性与实时性，该系统在粗糙表面状态下最小可检测直径为2mm的表面缺陷和埋藏深度2mm、直径为3mm的球形缺陷。该成果第一作者和通讯作者为袁新安教授，中国石油大学（华东）作为第一署名单位，研究工作得到国家自然科学基金（No.52275556）、国家重点研发计划（2023YFF0615200）等项目的大力支持。
图4 论文首页
图5 系统结构图
图6 缺陷实时检测结果
论文链接：https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/10589759.2025.2570494
