（来源：中国航空报）

　　当今正处于先进材料在航空航天工业中扮演着至关重要角色的时代，对创新诊断技术的需求比以往任何时候都更加迫切。由俄罗斯库班国立大学的奥列格·埃尔莫连科、叶夫根尼·格鲁什科夫和娜塔莉亚·格鲁什科娃领导的最新研究提出了一种突破性的非接触式超声诊断方法，用于航空航天各向异性复合材料。这项创新方法于2025年12月在《航空航天系统（英文）》期刊上正式发表，它不仅能够增强对关键航空航天部件结构完整性的监测，而且有望彻底改变制造业的质量控制流程。

　　几十年来，航空航天工业一直依赖各种测试方法来确保其材料的安全性和可靠性。传统技术通常涉及物理接触，这可能会引入诸如表面损伤或磨损等变量。然而，非接触式超声方法无需破坏材料表面即可实现快速、精确的评估。这项进步在复合材料领域尤为重要，因为复合材料因其高强度重量比和耐腐蚀性而日益受到青睐。

　　研究人员的研究强调了非接触式超声诊断在识别各向异性复合材料（即沿不同方向测量时性能各异的材料）缺陷方面的有效性。这种固有特性给传统的评估方法带来了巨大挑战。非接触式技术采用先进的超声波，能够穿透这些复杂的结构，在保持复合材料原始状态的同时，提供关于材料完整性的全面数据。

　　这项研究的一大亮点在于其潜在的可扩展性。随着航空航天业的不断发展，对更快、更高效的诊断方法的需求也日益增长。埃尔莫连科及其团队开发的非接触式超声诊断技术可应用于多种领域，从而提升其在生产和维护各个阶段的实用性。这种适应性对于那些不断寻求最大限度减少停机时间和降低运营成本的制造商而言，可能具有颠覆性的意义。

　　该非接触式方法的技术基础在于利用超声换能器技术的进步。研究人员利用能够产生高频声波的先进传感器，实现了对复合材料内部异常情况前所未有的高分辨率检测。这些超声波可以被精确调谐，使其反射到复合材料的内部结构，从而生成清晰的图像，揭示可能影响材料性能的空隙、分层或其他关键缺陷。

　　此外，这项研究的意义远不止于简单的诊断。在航空航天制造领域，及早发现故障能够显著节省时间和资源。早期检测意味着可以在故障部件造成运行安全隐患之前进行处理，从而提升整体飞行安全。随着航空公司和制造商日益重视安全性和可靠性，此类技术有望得到广泛应用。

　　该研究还探讨了如何将人工智能和机器学习算法应用于分析非接触式超声波诊断数据。通过整合这些技术，研究人员旨在创建一个不仅能够检测异常，还能基于历史数据模式预测潜在故障的系统。这种预测能力可以将维护方式从被动响应转变为主动预防，使企业能够更有效地安排维修和更换工作。

　　随着航空航天技术日趋复杂，对严谨测试方法的需求也日益增长。复合材料凭借其优异的机械性能，正成为现代航空航天设计的基石。然而，其异质性要求开发能够应对其在应力作用下复杂行为的专用诊断方法。非接触式超声波检测方法正处于满足这一需求的前沿，显著提升了人们确保航空航天材料安全性和有效性的能力。

　　该非接触式技术的初步试验反馈非常积极。多家航空航天制造商已表示有兴趣在其现有的质量保证体系内试用该技术。其在缩短检测时间的同时提高评估可靠性的潜力不容小觑。在利润微薄、安全至上的行业中，此类创新意义深远。

　　埃尔莫连科等人的研究标志着航空航天诊断领域的一个重要里程碑。他们的贡献不仅为更安全的飞行体验铺平了道路，也体现了技术在应对制造商长期面临的挑战方面所具有的变革性力量。随着航空航天业不断采用先进材料，对非接触式超声波诊断等精密诊断解决方案的需求也日益凸显。

　　随着这些技术的进步，航空航天制造和维护的未来前景一片光明。通过优先采用创新诊断方法，该行业正朝着更安全、更高效的未来迈进。随着持续的研发投入，非接触式超声波诊断技术的出现有望为航空航天领域的质量控制和结构评估树立新的标准，确保飞行始终是最安全的交通方式之一。 （航柯）