従来の検査方法が持つ電磁妨害に対する耐性の低さおよび複雑な作動条件への適応性の悪さという問題を解決するため、高速鉄道軌道枕HRB400鉄筋の微細亀裂高精度検出のニーズに応じて、金ナノ複合材料（Au-PDMS）に基づく光音響センサーを用いた超音波検出法を開発した。まず、光音響変換理論モデルを探求し、4.01 wt％、5.23 wt％、6.01 wt％、7.69 wt％濃度勾配のAu-PDMS薄膜試料を作製した。次に、532 nmパルスレーザーを使用して超音波信号を励起し、バターワース帯域通過フィルタとdb4小波分解複合アルゴリズムを組み合わせてデータを処理した。最後に、COMSOL Multiphysicsを用いてHRB400鉄筋の有限要素モデルを構築し、超音波信号の多次元特徴と亀裂深さの定量的関係を解析した。本研究では、5.23 wt％濃度試料の超音波主周波数が4.58 MHz、信号対雑音比が19.56 dBに達し、実測亀裂深さ検出精度は640 μmであった。定量的研究により、亀裂深さが1 mmのとき第一波の振幅が増加し、3 mmのとき波形が二峰構造に分裂し、峰間隔は1.50 μsに達した。亀裂深さとピーク振幅、エネルギー、主周波数および到達時間との多パラメータ協調応答モデルを構築し、HRB400鉄筋の微細亀裂の定量検出を実現した。本システムはミクロン級の分解能と強い電磁妨害耐性、複雑な作動条件への適応性を兼ね備え、高速鉄道基盤構造の構造健全性監視に信頼できる技術支援を提供する。

光音響センサー;超音波検出;HRB400鉄筋;多物理場シミュレーション;微細亀裂成長