学子简介
姜厚甫
密院2021级博士生，研究方向为基于线性与非线性超声导波的复合材料损伤监测与成像，相关研究成果以第一作者在ASME、SPIE等领域内旗舰国际学术会议上发表。
姜厚甫在SPIE智能结构与无损检测会议上领奖
他凭借关于“基于非线性导波路径相互作用技术的复合材料结构损伤成像”的报告获得了第一名。尽管复合材料具有优异的强重比和耐腐蚀性能，但由于其各向异性和层状结构的特点，使其易产生如分层和纤维断裂等隐性损伤，这些损伤可能严重威胁结构的完整性。
姜厚甫的研究利用非线性超声导波路径相互作用，实现对结构损伤的高敏感度检测与成像。有限元仿真（FEM）结果表明，当导波在损伤区域发生相互作用时，会产生非线性边频带分量，这些信号可提供有价值的定位信息。通过调频，确保激发单一导波模态，从而提高检测精度。
在实验中，在复合材料板上布置了两组主动式压电片状传感器（PWAS）阵列，用于捕捉非线性超声导波信号特征。来自多条传播路径的信号通过成像算法得到损伤图像，实现了复合材料结构健康状态的精准评估。通过量化非线性相互作用强度，该研究提出了一种检测复合材料中隐蔽缺陷的有效手段，对提升制造质量与预防结构失效具有重要意义。
傅浩煜
密院2023级博士生，研究方向为空耦超声无损检测方法，相关研究成果在SPIE Smart Structures + Nondestructive Evaluation国际学术会议上发表。
傅浩煜在SPIE智能结构与无损检测会议上领奖
他凭借关于新型非接触无损检测（NDE）系统的报告获得了第二名。该系统将空气耦合聚焦超声与多普勒激光测振技术相结合，以克服传统空气耦合超声无损检测方法诊断分辨率低、能量穿透力弱以及声阻抗匹配效果差等挑战。
本研究通过设计一种新型空耦聚焦压电换能器，实现了空耦超声波的聚焦激振，从而显著提升检测的分辨率与穿透能力，一定程度上解决了现有空气耦合超声技术能量低、分辨率差的难题。
该系统采用六自由度机械臂，以精确控制空气耦合超声换能器与多普勒激光测振仪的位置与姿态，实现高精度的扫描与信号采集。通过信号处理算法，生成损伤指标并用于结构损伤成像。
在碳纤维复合材料试件上的实验验证表明，该系统具备出色的高分辨率非接触无损检测能力，在智能制造在线监测中具有巨大潜力与应用前景。
陆润叶
密院2020级博士生，研究方向为超声导波结构健康监测。以第一作者在行业权威期刊和高水平国际会议发表论文15篇，公开/授权专利10项。在SPIE和ASME旗下的各类旗舰会议上4次斩获Best Student Paper Award和Best Student Poster Award等。获Bosch AIoT 2022、科磊、华泰证券科技、郭谢碧蓉奖学金。
陆润叶在SPIE智能结构与无损检测会议上领奖
他凭借关于零群速度导波模态增强非线性超声方法的报告获得了第三名，该方法利用零群速度（ZGV）模态提升疲劳裂纹检测能力。尽管传统非线性超声技术在早期损伤监测中表现出较高的灵敏度，但非线性信号本身较弱，且易受到电子噪声、粘接层以及材料分布式非线性等问题的干扰，限制了其检测精度和可靠性。
本研究利用ZGV模态应对上述挑战。ZGV模态凭借其零群速度的特性，在疲劳裂纹的接触作用下产生局部共振以实现能量聚集，增强了检测的敏感性。具体地，本研究以半ZGV频率激励，通过裂纹产生的二阶谐波信号产生ZGV共振，反向增强了非线性信号，从而显著提升了非线性超声法对于微弱损伤的检测灵敏度。该研究为非线性超声技术在结构健康监测中的发展提供了重要支持，提出了一种敏感性更高、抗干扰能力更强的早期疲劳裂纹探测方法。
导师简介
申岩峰
学院党委副书记，长聘副教授、博导，上海市青年科技启明星、结构健康监测领域阿肯巴赫奖章（Achenbach Medal）得主。主要从事结构健康监测与无损检测理论方法及应用研究。主持多项国家级、省部级科研项目。在领域权威期刊发表论文30余篇、国际会议论文70余篇。担任领域权威期刊Structural Health Monitoring – An International Journal副主编、Journal of Nondestructive Evaluation副主编、ASME Journal of Nondestructive Evaluation, Diagnostics and Prognostics of Engineering Systems副主编、Ultrasonics编委。曾获ASME国际会议最佳论文奖、ASME Journal of NDE期刊论文奖等。荣获上海市青年五四奖章、上海市教卫工作党委系统优秀党务工作者等荣誉。指导研究生多人次获得国际学术会议最佳论文奖、国家奖学金。
