基于磁记忆的镀锌钢绞线腐蚀检测试验

针对常规技术难以检测镀锌钢绞线拉索内部腐蚀问题,结合金属磁记忆理论在铁磁性材料早期缺陷无损检测方面的优势,提出了基于金属磁记忆技术的镀锌钢绞线拉索腐蚀检测新方法。为验证该检测方法的可行性,设计了8个镀锌钢绞线拉索试件,采用电化学加速腐蚀试验方法对试件进行不同程度的腐蚀;利用霍尼韦尔HMR2300三维磁强计传感器采集试件腐蚀后的金属磁记忆漏磁信号,运用数学方法对采集的漏磁信号进行对比分析,结合金属磁记忆检测技术原理,研究试件表面的漏磁信号变化特征,以达到检测镀锌钢绞线拉索试件腐蚀状况的目的。研究结果表明:在钢绞线拉索试件腐蚀区域漏磁信号出现明显变化,漏磁信号切向分量曲线出现极大值,漏磁信号法向分量曲线出现极大值和极小值且过零点;在试件中间腐蚀区域漏磁信号切向梯度曲线过零点,漏磁信号法向梯度曲线出现极小值;随着试件腐蚀程度的增加,漏磁信号强度也相应增加,且漏磁信号强度与试件腐蚀程度呈正相关;通过对试件腐蚀后的漏磁信号分析,可较准确判别钢绞线试件的腐蚀位置及范围。该试验验证了金属磁记忆检测技术用作钢绞线腐蚀检测的可行性及合理性,为镀锌钢绞线拉索腐蚀检测提供了参考。     

焊接结构的金属磁记忆检测

应用金属磁记忆检测方法,对焊接构件的法向和切向残余磁场强度进行了检测和分析.结果表明,法向残余磁场强度过零点处切向残余磁场强度最大,该方法可以检测焊接结构的残余应力分布.并通过对硬度的测定及其与抗拉强度的换算,得到硬度、抗拉强度与法向残余磁场强度的关系,即硬度高的地方,抗拉强度大,残余磁场强度梯度也大.研究认为可以通过对铁磁构件法向残余磁场强度的检测,得出硬度和抗拉强度的分布情况.     

裂缝深度对磁记忆信号影响的研究

磁记忆检测方法是利用工件中地球磁场变化信息研究铁磁性材料的应力集中、裂纹萌生等问题。以预置裂纹标准块为研究对象,研究裂纹深度与磁记忆信号的关系。研究发现,裂缝深度与漏磁场梯度变化呈非线性关系,与磁场强度最大值、过零点无映射关系,且表面漏磁场的分布区域愈宽,漏磁场的变化幅度越小。研究结果对磁记忆的磁性金属的裂纹识别具有重要指导意义。     

典型受载铁磁构件的数值模拟和磁特性

研究了铁磁构件在受载状态下表面产生漏磁的磁记忆现象,对含小孔平板进行了有限元分析,实测了受拉伸载荷时的漏磁场值.结果表明,应力集中对构件的磁特性有显著影响,在应力引起的小范围塑性变形区域存在有效的磁记忆信号,采用磁记忆方法对设备承载铁磁构件由应力集中造成的早期损伤进行检测是可行的.     

表面裂纹宽度对漏磁场Y分量的影响

缺陷漏磁场的Ｙ分量是漏磁检测中最常检测的物理量。该文针对前人研究中有关宽度作用的矛盾结论,着眼于表面裂纹的量化检测,从整个场的分布角度,采用有限元方法研究了相同深度（０．２ｍｍ）不同宽度（０．０２～１．０ｍｍ）两维矩形槽的漏磁场Ｙ分量的分布特点,得到了宽度变化时漏磁场的分布规律,提出了如何利用检测到的Ｙ分量获取裂纹宽度信息的方法。给出了宽度对检测中最重要的漏磁场Ｙ分量峰－峰值大小的影响曲线。上述工作有助于全面认识宽度对漏磁场的作用,实现不同宽度、深度的表面裂纹量化检测。     

弱磁场作用下的磁偶极子模型建立与分析

利用磁偶极子理论,建立稳恒微弱地磁场作用下管类试件线状缺陷段产生的漏磁场模型.根据磁偶极子空间磁场分布,导出了地磁场下管状工件表面细长缺陷段产生的弱磁场法向分量的计算公式,并且分析了不同纵向磁化强度下,作为磁记忆检测方法重要判据的磁场法向零值线形状及分布特点.研究了管件处于外部弱磁场的缺陷段的位置对表面磁场法向分量零值线分布的影响.结果表明,利用磁记忆方法作无损检测,寻找和定位缺陷段位置时,应该考虑法向分量零值线的这种分布特征.     

不同应力状态下金属磁记忆检测信号特征

文章介绍利用金属磁记忆无损检测技术研究了构件在单向拉伸应力状态和纯剪切应力状态下的磁记忆检测信号特征,并对此进行了对比和分析。通过试验发现,磁记忆检测信号与构件的损伤状态之间具有明显的相关性,通过检测法向磁场的过零点可以实现对构件早期损伤的检测。     

铁磁构件释放巴克豪森噪讯数学模型的研究

研究了铁磁构件在磁场作用下受力释放的巴克豪森噪讯，依据巴克豪森噪讯释放随磁场和应力变化的物理模型，通过多项式回归分析的数学方法，建立了可以自洽解说的巴克豪森噪讯数学模型和机理模型，给出巴克豪森噪讯释放与磁场、应力及磁场应力耦合的二次关系方程式，理论与实验曲线实现了很好的吻合。该模型的建立为实际工程检测中的定性分析和定量标定奠定了很好的基础。     

磁记忆技术在焊缝残余应力检测中的试验研究

本文研究了金属磁记忆技术在焊缝残余应力检测中的应用.基于磁记忆检测原理,对Q345R钢板对接焊缝的残余应力进行了检测.设计了垂直焊缝方向和平行焊缝方向的双向检测,获得了漏磁场法向分量Hp(y)和梯度值K.通过比较垂直方向不同检测路径上漏磁场法向分量Hp(y)的变化,研究了检测路径上Hp(y)在焊缝及热影响区附近的变化规律.通过对焊缝处漏磁场法向分量Hp(y)的分析,本文提出用焊缝法向分量的变化幅值ΔH来表征残余应力的大小.通过与平行焊缝方向检测得到的数据进行对比,确定了ΔH作为判据的可行性.传统的判据法向分量梯度值K,在残余应力检测中需重新定义其门限值.文中还将磁记忆检测结果与盲孔法试验测得的残余应力大小进行了对比,验证了磁记忆检测结果的正确性.磁记忆技术在焊缝残余应力检测以及焊缝质量评定中有良好的应用前景.     

铁磁钢材应力致磁各向异性定量检测特性研究

为研究铁磁材料的应力致磁各向异性的物理表现及其对应力的定量检测特性,搭建了交流磁化/检测实验装置.在单向加载条件下,对铁磁Q195平板试件施加了不同程度的弹性应力.并在保持每个弹性应力方向及大小不变前提下,施加了不同方向的不饱和交流外磁场,检测了其交流磁化曲线.通过对实验数据的频谱分析、磁滞回线的获取及磁特征参数的提取,分析和讨论了铁磁材料应力致磁各向异性定量特性、磁各向异性特征参数与应力的定量关系.研究结果表明:应力导致了铁磁Q195钢材表现出了磁各向异性特性;应力致磁各向异性磁特征参数随着应力增大而近似于线性增大,可以通过提取对应的参数进而求取对应的应力.研究结果对系统探究铁磁材料的应力致磁各向异性定量特性具有一定参考价值.     

基于漏磁的表面裂纹识别及评估

通过建立工件表面两条相互平行槽形裂纹的磁偶极子模型，研究了裂纹漏磁信号之间的相互作用关系，根据漏磁信号的峰值特性对裂纹的几何参数进行了定量评估，通过漏磁信号振幅随两裂纹的深度比和裂纹间距的关系计算了其中较小裂纹的深度，实际检测结果表明，综合利用两个邻接裂纹的漏磁信号进行评估的矢量轨迹法对相邻裂纹的定量评估具有较好的可视效果，该方法简单易行，能够快速准确地对裂纹进行估计。     

基于改进BP神经网络的微裂纹漏磁定量识别

漏磁检测是铁磁材料常用的无损检测方法之一,定量识别是指通过检测到的漏磁信号识别裂纹的尺寸.采用主成分分析和优化神经网络相结合的建模方法,建立了微裂纹宽度与深度的预测模型.主成分分析去除了数据相关性,减小了输入样本维数,显著简化了网络结构;遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP神经网络)可以有效地防止搜索过程中陷入局部最优解.通过基于磁偶极子模型的理论计算与人工刻槽微裂纹漏磁检测实验两种途径验证了该算法在微裂纹定量识别中的应用,为裂纹发展阶段的早期定量识别技术奠定了一定的基础.     

基于PSO-LSSVM的疲劳裂纹漏磁定量识别技术

针对疲劳裂纹难以定量识别的问题,提出一种将主成分分析（PCA）和粒子群优化的最小二乘支持向量机（PSO-LSSVM）相结合的建模方法,通过建立漏磁信号与疲劳裂纹宽度、深度之间的非线性映射关系,对疲劳裂纹宽度、深度进行定量识别.搭建漏磁检测系统,采用疲劳拉伸试验制备一系列疲劳裂纹样本,通过疲劳裂纹漏磁定量识别实验,建立漏磁缺陷样本库,对基于PSO-LSSVM的疲劳裂纹漏磁定量识别方法的可行性进行验证.结果表明,该方法能够有效定量识别尺寸小于1 mm;疲劳裂纹的宽度、深度,误差在0.1 mm左右.      

脉冲电磁缺陷检测融合机理研究

针对铁磁性构件表面和下表面缺陷检测的难题,建立了脉冲电磁检测模型,揭示了表面缺陷和下表面缺陷的脉冲漏磁与脉冲磁阻检测相融合的物理机制。仿真与实验结果表明:铁磁性构件表面缺陷存在漏磁,而下表面缺陷主要体现在脉冲磁阻的变化。对于不同深度的铁磁性构件表面缺陷,GMR传感器拾取的脉冲漏磁响应信号的检测结果线性度更好,灵敏度更高;对于不同深度的铁磁性构件下表面缺陷,双侧检测线圈拾取的脉冲磁阻响应特征值与缺陷深度的变化关系呈近似线性增长关系,区分度较大,检测性能更好。     

漏磁无损检测分析中的自然交界面条件

证明了在漏磁检测分析中,如果强加不同导磁介质区域的交界面处磁矢量位的切向连续性条件,则磁矢量位的法向分量连续性条件是变分过程中自动得以保证的自然交界面条件.     

纵向裂缝对隧道钢筋混凝土衬砌结构影响的试验

基于荷载 结构模型,开展了钢筋混凝土衬砌的加载试验.通过分析钢筋混凝土衬砌加载过程中结构的变形和裂缝展开规律,获得了纵向裂缝深度与结构转动刚度的关系曲线,提出了单一裂缝情况下钢筋混凝土衬砌的计算模型.该模型根据连接弹簧单元来模拟衬砌裂缝,弹簧单元的参数根据衬砌结构试验结果和理论分析确定.通过该模型得到的承载安全系数可以评价带裂缝衬砌是否需要进一步加固,对实际隧道工程具有指导意义.     

基于脉冲漏磁检测原理的缺陷分类识别技术

脉冲漏磁检测是一种快速发展的无损检测方法,而相应的缺陷分类识别是缺陷检测与评估中的关键步骤之一.在介绍脉冲漏磁检测原理的基础上,设计了新型传感器,对不同类型缺陷的标准试件进行了测试;通过对缺陷瞬态差分信号的时、频域特性进行分析,提取了峰值、过零时间以及频谱中一特定频率点的幅值作为特征量对缺陷进行分类识别.实验结果表明该方法可对10 mm钢板表面以及下表面缺陷进行有效的分类识别.     

基于GA-BP神经网络的微裂纹漏磁定量识别技术

针对漏磁检测定量识别技术中识别的缺陷尺寸大多为1~10 mm的较大裂纹,与实际自然裂纹相差太大的问题,将基于遗传算法优化的BP神经网络（GA-BP）算法应用到微裂纹缺陷的漏磁定量识别中,使得漏磁检测定量识别缺陷的宽度、深度达到小于0.50 mm的微细裂纹,并通过基于磁偶极子模型的理论计算与漏磁检测实验两种方法构建了微裂纹（0.10~0.30 mm）缺陷样本库.由于在实际检测过程中存在干扰噪声的原因,实验数据的预测结果误差比理论计算数据预测结果明显偏大,最大为16.73%,但预测结果能够基本反映微裂纹缺陷的尺寸大小.      

基于霍尔元件阵列的缺陷漏磁检测技术研究

利用高灵敏度霍尔器件,设计研制了多通道阵列式漏磁检测传感器及信号处理电路.对不同几何参数的铁磁性试件缺陷进行了检测实验研究,该漏磁检测系统可实现地磁场激励和人工弱磁激励下的缺陷信号图像显示.探讨了基于多通道漏磁信号的缺陷表示方法,并利用人工神经网络技术对基于多通道传感器漏磁信号的缺陷反演问题进行了初步研究,表明利用霍尔元件阵列检测装置和人工智能信息处理方法,可以实现多通道漏磁信号与缺陷参数的非线性拟合,进而实现漏磁检测中的缺陷定量化分析.     

基于K均值聚类的油气管道漏磁缺陷标记方法

为了提高漏磁数据缺陷区域标记能力,将聚类算法应用于漏磁检测数据分析中,提出了一种基于K均值聚类的管道漏磁缺陷信号标记方法,并进行了不同口径和不同壁厚管道检测试验验证。结果表明:该方法可有效识别出漏磁数据中的缺陷区域,识别准确度满足工程要求。由于该方法无需根据检测器和管道情况单独设置阈值,因此其具有较广泛的适应性。