为了在反射式持续热激励红外热像技术中对缺陷深度进行定量检测, 基于实际情况建立了持续热激励下被检物内的热传导模型, 并求解了被检物热激励面上的温差-时间关系。通过对求解出的温差-时间关系的分析, 发现实际检测时取热激励面温差-时间数据依照所求解出的关系进行非线性曲线拟合, 可测量缺陷的深度。为了检验方法的可行性, 利用风电叶片玻璃钢制作了平底洞试件, 并对平底洞试件进行了检测实验。实验表明, 本文方法对缺陷深度具有较高的测量精度。

热激励去极化电流(TSDC)测量技术可以提供存在于材料体系中的缺陷类型信息，例如空间电荷、偶极子、陷阱电荷等。通过TSDC谱分析，可研究偶极子和可动离子的性质，以及激活能、弛豫时间、荷电粒子浓度等微观参数，进而更好地理解与缺陷有关的物理本质。本文介绍了当前TSDC技术在无机材料中的应用现状，整理归纳出TSDC技术在线性介质、非线性介质、陶瓷-聚合物复合材料中的研究结果与最新进展，从本质上揭示无机材料中缺陷与性能之间的内在关联。有望拓展TSDC技术在无机材料中的应用，为无机材料微观机制研究提供新思路。

针对管道内壁缺陷深度检测的问题,建立了一种基于电涡流主动热激励的红外热成像管道缺陷深度检测方法。阐述了红外热成像管道缺陷深度检测的机理,针对埋地管道检测对热激励的特殊要求,设计了参数可调控的电涡流热激励实验装置,按照管道内壁形状制作了检测试件,通过基于电涡流的主动热激励实验,分析了谐振频率、提离高度、输入电功率这3个重要参数对热激励效率的影响,并得出它们的优化值。在此基础上,对预先设计带有不同深度缺陷的检测试件进行主动热激励,并获取其红外热图像,通过分析热图像数据发现,缺陷与非缺陷区域间灰度均值的差值随缺陷深度的变化而变化,一在定条件下二者呈单值对应关系,且具有较好的线性度。利用这一规律,通过实验数据拟合建立了槽形缺陷和圆形缺陷的深度检测模型,实验测试显示所建立的模型具有一定的检测精度。研究结果表明:在优化的电涡流主动热激励条件下,可以通过红外热图像计算出缺陷深度,所提出的基于电涡流主动热激励的红外热成像管道缺陷深度检测方法具有可行性。

采用主动式持续热激励红外热成像技术对几个不同蒙皮厚度的粘接试件进行检测, 并结合后续数据重建等算法, 可有效提高蒙皮与腹板间有胶区与无胶区之间的热对比度, 实现了蒙皮与腹板之间粘接检测。从而验证了大功率持续热激励的红外热成像技术应用于风电叶片无损检测领域的可行性, 为风电叶片中较深缺陷的无损检测提供了新的解决方法。

热激励方式的合理选择是保证主动缺陷检测以及定量识别效果的前提。建立了一个用于分析不同热激励方式下缺陷试件红外检测表面温度分布规律的二维导热模型。针对几种常见热激励方式, 通过改变加热面积、加热位置及热流密度来改变热激励的施加方式, 系统地分析了带有缺陷的试件在施加不同热激励时红外检测表面的温度分布规律, 发现在多个相邻边界面施加热激励时可获得较好的缺陷识别加热效果。

物体内部缺陷是指表面以下的裂纹、杂质、疲劳损伤以及腐蚀，此类缺陷因具有隐蔽性而严重影响产品质量和运行安全。以光学元件和飞机叶片为例，分析内部缺陷形成机理和形貌特征。将内部缺陷无损检测分为有激励无损检测和无激励无损检测，并着重介绍了热激励和磁激励无损检测的原理和研究成果。

红外热波无损检测中热激励方式是影响缺陷检测可靠性的主要因素之一。以玻璃纤维增强复合材料缺陷检测为研究对象, 建立纤维增强复合材料热激励方式的选取原则。选取带预埋缺陷的玻璃纤维增强层压板, 采用脉冲闪光灯、沸水水浴、烤箱恒温加热和脉冲超声四种热激励方式, 进行热波检测, 获取并处理试件表面的热激励响应信号红外辐射值。从热图的信噪比、红外辐射值变化曲线和缺陷可检测度三个方面对比分析, 综合考查了四种热激励方式对检测结果的影响, 提出了纤维增强复合材料的热激励源的选取原则。为提高检测可靠性, 热激励源的选取应遵循这一原则。

对镀膜双层硅微机械谐振器的光热激励进行了实验研究,在大气环境下对硅微谐振器进行了光激电拾实验测试和光激光拾实验测试。成功观测到了硅微谐振器的一阶、二阶和三阶谐振状态。在光激光拾实验测试中提出了一种新颖的“单光源实验测试方法”,即:使用同一光源同时实现硅微谐振器的光热激振和微弱谐振信号的提取,这与传统的“双光源实验方法”相比,简化了实验系统,有利于实用化开发。