在航空工業領域，復雜型面構件的無損檢測始終是制約行業發展的“阿喀琉斯之踵”。傳統的超聲傳感器已經難以檢測柱塞泵多孔轉子、槳葉前緣包片（加熱組件）、槳轂螺栓等復雜型面和結構的構件。其檢測結果猶如“霧里看花”，而要實現復雜構件的自動化檢測更是難如登天。
近日，記者從南昌航空大學獲悉，該校團隊研發的“復雜型面航空構件陣列超聲成像檢測關鍵技術”，成功攻克了航空柱塞泵多孔轉子、直升機槳轂螺栓、大型飛機風扇葉片、航空復合材料結構等幾十種復雜構件的無損檢測技術難題。該成果不僅讓我國航空構件的無損檢測達到國際領先水平，更為C919、直-20、直-8G等國產飛機裝上了“雙保險”。
描繪構件精準畫像
4月初，在西北某航空制造基地的生產車間里，一套形似機械臂的檢測裝置正在給航空發動機風扇葉片坯料做“體檢”。這套檢測裝置是全球首套盲測成像陣列超聲檢測系統，其核心是基于陣列超聲虛擬源表面重構的自適應仿形頻域全聚焦成像算法。
該算法來自南昌航空大學省一流高峰特色學科儀器科學與技術學科帶頭人、TH實驗室智能無損檢測創新中心主任盧超團隊。他們率先提出了“邊掃、邊測、邊成像”的新一代智能超聲成像理念。集成先進算法后，系統無須預設構件CAD模型，即可通過仿形算法自動適應復雜型面完成檢測路徑規劃，解決了傳統超聲C掃描檢測系統難以隨形掃描的難題。
“檢測設備好比裝上了智慧大腦。它可根據被檢構件型面自動規劃檢測路徑，檢測后通過先進算法直觀顯示高精度缺陷信息，并且能夠自動識別葉片中存在的缺陷，極大解放了檢測人員的作業強度。”西北某航空制造基地生產車間負責人向記者展示了一組對比數據：傳統手工檢測需要2小時完成的風扇葉片檢測，新系統僅需30分鐘。
在海拔4500米的雪域高原，直-20直升機正在進行高寒環境測試。其中，直升機槳葉除冰系統穩定性是需要長期測試的關鍵指標。該機型在早期高原試飛時出現旋翼異常振動，正是由于傳統檢測手段對包片脫粘缺陷的漏檢。“我們研制的U型水囊線陣列傳感器和噴水柔性圓形晶片錯位陣列傳感器，實現了對直升機旋翼槳葉前緣包片脫粘缺陷的原位檢測。”南昌航空大學儀器科學與光電工程學院博士陳堯說，這項技術突破使直升機槳葉除冰系統的檢測可靠性提升至99.99%，也使我國成為全球第三個掌握直升機旋翼系統檢測能力的國家。
此外，團隊提煉并歸納了各類非規則分層介質、各向異性介質、非均質介質中聲傳播的關鍵科學技術問題，并通過研究各類構件中的聲場及聚焦特性，建立了基于聚焦聲場調控的超聲傳感器設計方法。“團隊通過這類方法，攻克了復雜檢測結構中聲波‘發不出，收不準’的難題，研發了上百款專用超聲傳感器。”盧超說。
解決產業技術痛點
在位于東北、華北、西南等地區的數十家航空制造及維修基地里，隨處可見型面和結構復雜的航空構件及坯料。它們正被放置在由南昌航空大學團隊研制的檢測儀器裝備上進行“體檢”。
“團隊集成了超聲傳感器、先進超聲成像檢測、機械電子控制等技術，形成了檢測儀器裝備開發體系。”南昌航空大學儀器科學與光電工程學院高級工程師劉勛豐介紹，基于“非標專用+通用擴展”的研發思路，他們開發了以復雜型面航空構件液浸超聲特征成像、水浸/噴水仿形超聲頻域全聚焦成像、囊式接觸超聲頻域全聚焦成像為代表的系列化超聲先進檢測儀器裝備，切實解決了企業各類復雜型面航空構件的高效、高精度自動化超聲檢測難題。
“這些技術都是直面產業難點進行研發，在突破產業技術瓶頸上發揮了關鍵作用。”劉勛豐說。
3月下旬，因為一處改動，陳堯和劉勛豐帶領研究生們，前往湖南一家航空企業調試由南昌航空大學自主研發的一臺專用檢測儀器，并與企業聯合編制檢測工藝規范。通過建立全流程一體化工作服務機制，該校將學科與區域產業發展進行整體布局，營造良好科創環境，破解成果轉化供需錯位的難題。
盧超說，“產學研融合”的人才培養模式是實驗室創新成果的基石。從重要無損檢測企業的實習現場，到中國航空發動機集團、中國航空工業集團、中國航發商用航空發動機有限責任公司等各單位科研生產一線，都可以見到南昌航空大學青年人才的身影。在盧超看來，能讓師生真正得到歷練，對國家航空工業建設至關重要。在這種模式的牽引下，實驗室近3年新增經濟效益10.39億元，新增利潤2.06億元。
在航空工業領域，復雜型面構件的無損檢測始終是制約行業發展的“阿喀琉斯之踵”。傳統的超聲傳感器已經難以檢測柱塞泵多孔轉子、槳葉前緣包片（加熱組件）、槳轂螺栓等復雜型面和結構的構件。其檢測結果猶如“霧里看花”，而要實現復雜構件的自動化檢測更是難如登天。
近日，記者從南昌航空大學獲悉，該校團隊研發的“復雜型面航空構件陣列超聲成像檢測關鍵技術”，成功攻克了航空柱塞泵多孔轉子、直升機槳轂螺栓、大型飛機風扇葉片、航空復合材料結構等幾十種復雜構件的無損檢測技術難題。該成果不僅讓我國航空構件的無損檢測達到國際領先水平，更為C919、直-20、直-8G等國產飛機裝上了“雙保險”。
描繪構件精準畫像
4月初，在西北某航空制造基地的生產車間里，一套形似機械臂的檢測裝置正在給航空發動機風扇葉片坯料做“體檢”。這套檢測裝置是全球首套盲測成像陣列超聲檢測系統，其核心是基于陣列超聲虛擬源表面重構的自適應仿形頻域全聚焦成像算法。
該算法來自南昌航空大學省一流高峰特色學科儀器科學與技術學科帶頭人、TH實驗室智能無損檢測創新中心主任盧超團隊。他們率先提出了“邊掃、邊測、邊成像”的新一代智能超聲成像理念。集成先進算法后，系統無須預設構件CAD模型，即可通過仿形算法自動適應復雜型面完成檢測路徑規劃，解決了傳統超聲C掃描檢測系統難以隨形掃描的難題。
“檢測設備好比裝上了智慧大腦。它可根據被檢構件型面自動規劃檢測路徑，檢測后通過先進算法直觀顯示高精度缺陷信息，并且能夠自動識別葉片中存在的缺陷，極大解放了檢測人員的作業強度。”西北某航空制造基地生產車間負責人向記者展示了一組對比數據：傳統手工檢測需要2小時完成的風扇葉片檢測，新系統僅需30分鐘。
在海拔4500米的雪域高原，直-20直升機正在進行高寒環境測試。其中，直升機槳葉除冰系統穩定性是需要長期測試的關鍵指標。該機型在早期高原試飛時出現旋翼異常振動，正是由于傳統檢測手段對包片脫粘缺陷的漏檢。“我們研制的U型水囊線陣列傳感器和噴水柔性圓形晶片錯位陣列傳感器，實現了對直升機旋翼槳葉前緣包片脫粘缺陷的原位檢測。”南昌航空大學儀器科學與光電工程學院博士陳堯說，這項技術突破使直升機槳葉除冰系統的檢測可靠性提升至99.99%，也使我國成為全球第三個掌握直升機旋翼系統檢測能力的國家。
此外，團隊提煉并歸納了各類非規則分層介質、各向異性介質、非均質介質中聲傳播的關鍵科學技術問題，并通過研究各類構件中的聲場及聚焦特性，建立了基于聚焦聲場調控的超聲傳感器設計方法。“團隊通過這類方法，攻克了復雜檢測結構中聲波‘發不出，收不準’的難題，研發了上百款專用超聲傳感器。”盧超說。
解決產業技術痛點
在位于東北、華北、西南等地區的數十家航空制造及維修基地里，隨處可見型面和結構復雜的航空構件及坯料。它們正被放置在由南昌航空大學團隊研制的檢測儀器裝備上進行“體檢”。
“團隊集成了超聲傳感器、先進超聲成像檢測、機械電子控制等技術，形成了檢測儀器裝備開發體系。”南昌航空大學儀器科學與光電工程學院高級工程師劉勛豐介紹，基于“非標專用+通用擴展”的研發思路，他們開發了以復雜型面航空構件液浸超聲特征成像、水浸/噴水仿形超聲頻域全聚焦成像、囊式接觸超聲頻域全聚焦成像為代表的系列化超聲先進檢測儀器裝備，切實解決了企業各類復雜型面航空構件的高效、高精度自動化超聲檢測難題。
“這些技術都是直面產業難點進行研發，在突破產業技術瓶頸上發揮了關鍵作用。”劉勛豐說。
3月下旬，因為一處改動，陳堯和劉勛豐帶領研究生們，前往湖南一家航空企業調試由南昌航空大學自主研發的一臺專用檢測儀器，并與企業聯合編制檢測工藝規范。通過建立全流程一體化工作服務機制，該校將學科與區域產業發展進行整體布局，營造良好科創環境，破解成果轉化供需錯位的難題。
盧超說，“產學研融合”的人才培養模式是實驗室創新成果的基石。從重要無損檢測企業的實習現場，到中國航空發動機集團、中國航空工業集團、中國航發商用航空發動機有限責任公司等各單位科研生產一線，都可以見到南昌航空大學青年人才的身影。在盧超看來，能讓師生真正得到歷練，對國家航空工業建設至關重要。在這種模式的牽引下，實驗室近3年新增經濟效益10.39億元，新增利潤2.06億元。
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