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1.
用时域有限元边界元耦合法计算三维瞬态涡流场   总被引:7,自引:1,他引:7  
文中首次应用时域有限元一边界元耦合法(T-FEBEM)研究了涡流检测中有限厚平板导体中含有窄裂缝时的瞬态涡流场。采用伽辽金加权余量法,推导出A-φ位函数的时域有限元—边界元耦合算法,讨论了确定时间步长的基本方法,用不完全分解共轭梯度法(ICCG)求解线性方程组。研究了平板导体中不同深度裂缝的时域响应,并与频域有限元—边界元耦合法(FEBEM)和付里叶变换方法所得结果进行了对比。计算结果表明,时域有限元—边界元耦合法效率更高,是一种求解瞬态开域涡流场的有效方法。  相似文献   
2.
涡流检测中平板导体的理想裂缝模型   总被引:5,自引:5,他引:0  
将理想裂缝模型从半无限大导体推广到有限厚平板导体情况,使体积积分方程法推进至实用化阶段。将传统的阻抗分析法改进为场量分析法,推导出了场点和源点位于同一区域和位于不同区域时的并矢格林函数,解决了求解等效是流偶极子分布时的积分奇点问题,并且将积分方程法的计算结果与FEM-BEM组合法的计算结果进行了对比,表明有限厚平板导体中理想裂缝模型的准确性和高效性,为涡流无损检测中缺陷的快速重构奠定了基础。  相似文献   
3.
用积分方程法求解平板导体中含有裂缝的涡流场时,需要大量计算并矢格林函数中包含的广义Sommerfeld积分(generalized Sommerfeld integrals , GSI)。将矩阵束方法推广应用于涡流场中广义Sommerfeld积分的计算,将极点的求解转变为矩阵广义特征值问题的求解,分别用奇异值分解方法和最小二乘法确定极点和留数,讨论了不同采样间隔和矩阵束参数对极点分布的影响。该方法将GSI转化为有限项级数之和,极大地加速了并矢格林函数的计算。根据涡流无损检测中的几组典型数据,比较了用该文方法和直接数值积分法计算并矢格林函数的精度和求解速度。大量计算表明,在场点与源点距离小于5倍透入深度时,该文方法计算误差均在2 %以下,计算速度较之数值积分法提高100倍以上,为用积分方程法快速计算涡流场奠定了基础。  相似文献   
4.
小波边缘检测技术在涡流检测中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
应用小波边缘检测技术对扰动涡流场进行了分析,用小波变换局部模极大值对缺陷进行重构,分析了小波变换两个分量对缺陷重构的作用。数值结果表明,小波边缘检测技术为涡流无损检测中缺陷的重构提供了一条快速有效的途径。  相似文献   
5.
涡流检测中轴对称场的快速计算   总被引:5,自引:1,他引:4  
幸玲玲  盛剑霓 《计量学报》2000,21(4):296-301
本对涡流检测中解析求解轴对称场时遇到的无穷积分给出一种简单有效的数值积分方法,提出一种改进积分收敛性的方法,加速了无穷积分的截断,显提高了轴对称场的计算效率。几组典型数据的计算结果与FEM-BEM组合法计算结果的比较表明,本的方法是准确、快速的,这一计算方法的高效率使其可应用于涡流无损检测中缺陷的重构。  相似文献   
6.
本文提出一种快速识别金属材料中缺陷的位置、形状和大小的新方法.该方法用位于分界面上的多个等效线圈产生的场等效逼近因缺陷存在引起的扰动场,使逆问题的求解中每次需用数值方法求解正问题的过程转变为每次用解析法求解正问题.缺陷的重构速度比用体积分方程法提高十倍以上.直线裂缝和十字型裂缝的重构计算证明本文方法是正确的和快速有效的.  相似文献   
7.
中英班"电路"双语教学初探   总被引:1,自引:0,他引:1  
在对中英班电路课程实施双语教学的基础上,探讨了电路课程双语教学的摹本原则。首先应明确课程目标和了解学生特点,应该选择优秀原版教材并深入研究其教学思想和教学方法。在教学实施过程中,采用灵活多样的教学方案,不仅创造学英语,用英语的教学氛围,也将先进的教育思想和学习方法传授给学生。对学生反馈信息的分析表明,电路课程的双语教学取得了较好的效果。最后指出了存在的问题及进一步努力的方向。  相似文献   
8.
涡流检测中的等效源方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出一种涡流等效源方法,用于识别缺陷的位置、形状和大小。该方法用位于分界面上的多个等效线圈产生的场等效逼近因缺陷引起的扰动场,使逆问题的求解中每次需用数值方法求解正问题的过程转变为每次用解析法求解正问题。缺陷的重构速度比用体积分方程法提高十倍以上。直线裂缝杠T型裂缝的重构计算证明,本文方法是正确的和快速有效的。  相似文献   
9.
涡流检测中的组合神经网络模型   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
幸玲玲  王东进 《电子学报》2002,30(5):734-737
针对使用单一神经网络在缺陷识别中存在的输入矢量维数高,结构复杂及训练时间长等问题,本文提出了组合神经网络模型,这一模型采用逐级判别的方法,每级判断均采用独立的神经网络子模块,各模块采用随机学习算法分别进行训练.裂缝识别的计算实例表明,这一组合模型使神经网络输入变量的维数从N2降低到N,网络结构大为简化,训练速度很快,同时具有较高的缺陷识别率,可推广应用于实时涡流检测中.  相似文献   
10.
提出一种快速重构金属材料中裂缝面形状的新方法。该方法用三次样条插值函数模拟裂缝面边界,使裂缝面形状的识别转变为三次样条参数的确定,这一方法不但极大地减少了重构裂缝的时间,而且能够用于识别较复杂的裂缝剖面。对多种不同裂缝面形状的重构计算,证明了这一方法的正确性和高效性。  相似文献   
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