陕西师范大学学报(自然科学版)

作者：李岩锴, 袁冰冰, 邹睿, 卢敬远, 王岢, 余旭东, 邵照宇, 邓明晰

单位：北京航空航天大学宇航学院,北京102206,天地往返高效运输技术全国重点实验室,北京102206,可重复使用空天运载器系统设计北京市重点实验室,北京102206,中国航发商用航空发动机有限责任公司材料工程部,上海200241,重庆大学航空航天学院,重庆400044

关键词：超声表征,残余应力场,层析成像,神经网络

基金：国家自然科学基金(12134002),国家自然科学基金(12374429),国家自然科学基金(12004026),中国科协青年人才托举工程项目(2020QNRC002)

针对国产大型宽体客机发动机中关键热端承力构件深部三向残余应力场的无损表征难题,开展基于超声测量的残余应力场无损表征与成像方法研究。建立了能够表征任意三向应力影响的声弹性理论模型,揭示了超声体纵波波速相对三向应力变化的定量关系。通过构建含残余应力构件的超声波传播仿真框架,针对典型高温合金锻件设计并采集多角度超声透射数据,分别提出了基于迭代重建算法的层析成像法和基于神经网络的反演成像法。结果表明:层析成像方法能够高灵敏反映锻件内部“内拉外压”分布特征,并对工艺引起的非对称分布具有较高敏感性。神经网络方法则展现出对复杂模式的非线性拟合能力,在高应力区域的平均误差更小。两种方法互为补充,反演结果均与真值保持同一应力水平,能够有效反映实际锻件内部径向、周向、轴向残余应力的幅值与分布状态。所提方法为保障航空发动机关键热端承力构件的尺寸稳定性、可靠性与服役安全性提供了重要数据支撑。

来源：2026年第2期

《陕西师范大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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