研究目的
研究激光匙孔焊接中原位质量控制的挑战，重点关注气孔动力学以及焊接过程中光学信号与声学信号和瞬时事件之间的关联。
研究成果
将声发射（AE）技术与光学传感技术相结合，并辅以高速X射线成像，为研究激光焊接过程提供了一种综合方法。然而，这些过程的动态性和复杂性要求采用先进的信号处理和机器学习技术，以实现有效的原位和实时质量控制。
研究不足
关键孔波动、孔隙形成和飞溅等事件具有复杂性和短时性，这使得人工目视检查信号既低效又不可靠。要实现精确关联，必须采用先进的信号处理和统计技术。
1：实验设计与方法选择：
研究采用欧洲同步辐射装置（ESRF）的高速X射线成像技术可视化焊接过程，并配合光学与声发射（AE）传感器记录焊接过程中的信号。
2：样本选择与数据来源：
选用具有高X射线透射率的铝制样本，尺寸为2×20×50 mm3。
3：实验设备与材料清单：
单模光纤激光源StarFiber 150P、光学传感器（硅、锗、铝镓砷）、声学压电传感器Pico，以及ESRF的高速X射线成像装置。
4：0P、光学传感器（硅、锗、铝镓砷）、声学压电传感器Pico，以及ESRF的高速X射线成像装置。 实验流程与操作步骤：
4. 实验流程与操作步骤：通过调节激光功率与脉冲持续时间开展激光焊接实验，同步记录光学与AE信号并进行X射线成像。
5：数据分析方法：
采用小波分解与机器学习技术进行信号处理与事件分类。
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150P/300P
Fiber laser
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Pico
Physical Acoustics
Acoustic piezoelectric sensor for recording AE signals
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