基于智能算法的涡流检测自然裂纹形状重构

人工制作了疲劳裂纹试样,利用一种小波分析方法对采集的疲劳裂纹涡流检测(ECT)信号进行了去噪预处理及信号特征提取,通过破坏性检测方法获得了裂纹的真实形状.在建立疲劳裂纹参数化模型的基础上,利用经过处理的裂纹ECT信号与裂纹形状参数样本库对径向基函数(RBF)神经网络进行训练.采用遗传算法,通过创建大量表示裂纹形状参数个体的初始种群,输入经过训练的神经网络,得到对应的ECT预测信号;然后运用改进的遗传策略进行迭代反演优化,对裂纹形状最优解进行搜索.重构结果表明该方法具有快速、精确的优点.     

基于神经网络正向模型和遗传算法的涡流检测自然裂纹形状重构

提出了一种基于神经网络正向模型与遗传优化算法从疲劳裂纹涡流检测(eddy current testing, ECT)信号重构裂纹形状的方法.人工制作了疲劳裂纹试样,利用一种小波分析方法对采集的疲劳裂纹ECT信号进行了去噪预处理并提取了信号特征.随后通过破坏性检测方法获得了裂纹的真实形状.在建立疲劳裂纹参数化模型基础上,利用经过处理的裂纹ECT信号和裂纹形状参数样本库对径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络进行训练.遗传算法首先创建大量表示裂纹形状参数个体的初始种群,输入经过训练的神经网络,得到对应的ECT预测信号,然后运用遗传策略进行迭代反演优化,搜索裂纹形状最优解.重构结果表明该方法具有快速、精确的优点.     

粗糙表面铁磁性棒材微裂纹检测与信号处理技术研究

为了克服微裂纹检测信号的重复性不能满足准确标定裂纹尺寸要求的缺陷,将测量所得微裂纹信号峰值视为带有噪声的连续峰值信号的采样值,利用小波变换在信号滤波上的优势对微裂纹峰值信号进行滤波后处理,由此确定被测裂纹的标准尺寸及其置信区间,从而使铁磁材料微裂纹检测技术从光洁表面向粗糙表面迈进了一步。     

基于神经网络正向模型和蚁群算法的涡流检测自然裂纹形状重构

以神经网络作为正向模型,蚁群优化算法作为反演方法,对采集的疲劳裂纹涡流检测(eddy current testing,ECT)信号进行了反演,重构了裂纹形状.研究了算法中参数的不同选择对反演结果的影响.裂纹形状重构结果表明了神经网络正向模型的有效性和蚁群反演算法的可行性.     

金属微裂纹的谐振式涡流检测

本文用涡流谐振检测法对金属表面微裂纹的扩展进行测量.裂纹开裂面积对涡流有阻碍和切断作用,造成涡流检测线圈阻抗的相应变化,引起谐振电路品质因数升高、信号检测斜率增大.因此微小的表面裂纹和缺陷即可获得较大的信号电压输出.实际裂纹检测表明,这种方法灵敏度高、探测范围大,容易实现自动检测.     

应力腐蚀裂纹的电涡流法检测及裂纹模型

建立合理的应力腐蚀裂纹模型对于利用电涡流法定量评估裂纹大小起着至关重要的作用。通过对应力腐蚀裂纹的电涡流法检测实验信号与模拟信号的分析,研究了应力腐蚀裂纹的导电性。结果表明,讨论应力腐蚀裂纹的等效电阻比单独讨论等效宽度及等效电导率更有意义。采用应力腐蚀裂纹的分布导电性模型更有利于重建基于电涡流信号的裂纹形貌。     

应力腐蚀裂纹涡流定量检测的多目标评价方法

足够精度的应力腐蚀裂纹无损定量方法研究,对确保核电站等大型结构的安全、高效运行具有重要应用价值。但是,由于微观结构复杂,应力腐蚀裂纹涡流定量检测常出现欠评估和多个极值的问题。为了充分利用多频涡流检测信号信息,提高重构精度,提出了应力腐蚀裂纹定量的多目标评价策略和求解多目标优化的ε-约束法。几个模拟的应力腐蚀裂纹重构结果表明,所提策略在提高应力腐蚀裂纹深度的定量精度上是有效的。     

基于新型脉冲涡流传感器的裂纹缺陷定量检测技术

传统脉冲涡流检测技术采用反射型传感器,其通过一个圆柱形的激励线圈来产生激励磁场,采用检测线圈或霍尔传感器来检测扰动磁场,然而由于激励磁场要比缺陷引起的扰动磁场强很多,使得这种结构的传感器对缺陷的检测灵敏度不高,需采用差分的方法来增强缺陷信息.提出了一种新型脉冲涡流传感器,其通过采用矩形激励线圈来改变激励场的空间分布,使得无需差分就可以对缺陷进行定量.在分析该新型脉冲涡流传感器检测原理的基础上,采用仿真和实验相结合的方法研究了其对裂纹缺陷长度和深度进行定量的效果,仿真与实验结果相一致,证明了该传感器的有效性.     

涡流检测信号的独立分量分析预处理

提出将一种求解盲源分离问题的独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)算法应用于自然裂纹涡流检测(Eddy Current Testing,ECT)信号的预处理中。利用一种基于负熵极大的FastICA算法,分别对实验产生的疲劳裂纹和应力腐蚀裂纹ECT信号进行了处理,实现了ECT信号中缺陷分量与探头提离信号、部分噪声信号的有效分离。为了验证算法的有效性,同时采用小波分析算法对相同ECT信号进行了去噪处理。结果表明ICA算法在ECT信号处理中具有独特优势。     

涡流信号处理中数字滤波器的应用

提出使用涡流技术对汽车连杆的硬度进行检测和分类．讨论了其检测和分类的数字信号处理算法．涡流响应处理方法使用一个二维共轭滤波器,该滤波器对涡流响应的相角和形状很敏感     

基于涡流检测原理的便携式钢板检测仪设计

涡流检测是无损检测技术的一个应用分支,通过对常规涡流检测原理的分析,采用低频涡流检测技术,在硬件上应用片内集成ARM7TDMI核的微处理S3C44B0X,软件上采用μC/OS-II实时嵌入式操作系统内核,设计出便携式钢板检测仪,进行钢板材料的在役检测.     

裂纹方向对脉冲涡流激励热成像的影响

摘要：
通过建立不同方向裂纹的有限元模型,对利用脉冲涡流热成像技术检测铁磁和非铁磁金属材料的裂纹缺陷进行分析,讨论了不同方向裂纹对裂纹附近涡流场和温度场的影响,并提取试件表面温度最大值作为特征量来对裂纹方向角与几何尺寸的关系进行分析.同时,通过实验对数值分析结果进行验证.结果表明:在铁磁材料中,具有各种方向角的裂纹都可以检测到;而在非铁磁材料中,当方向角较小时难以检测出其裂纹.根据试件表面温度分布的对称特点,可对裂纹的走向进行初步判断;根据试件表面最大温度随着裂纹方向角的增大而呈线性增加,可进一步识别裂纹方向角. 关键词：
脉冲涡流热成像; 裂纹检测; 裂纹方向 中图分类号： TG 115.28
文献标志码： A     

四通道多频涡流定量评价曲轴圆角疲劳裂纹深度的试验研究

再制造前曲轴圆角疲劳裂纹扩展深度是影响其剩余疲劳寿命的重要因素,采用无损评估方法评价圆角疲劳裂纹扩展深度对于再制造前曲轴的质量控制至关重要. 根据曲轴圆角的几何特征,应用多频涡流技术结合曲轴四通道涡流检测探头对圆角疲劳裂纹扩展深度进行定量评价. 结果表明:多频涡流信号幅值的变化可以准确判断裂纹位置,进而可根据多频涡流信号的幅值反演裂纹的深度信息,为再制造前曲轴的质量控制提供依据.      

基于BP网络的涡流探伤裂纹信号特征提取的研究

用变频扫描励磁方法进行涡流定量检测以提取裂纹信号,利用三层结构的反向传播网络(Backpropagationnetwork,简称BP网络)建立了网络模型,并利用实际数据拟合参数,针对提离实验数据进行了计算仿真.结果表明:该网络模型算法收敛速度较快,输出精确,为实现板材裂纹深度的定量标定打下了理论基础.     

小波变换理论及其在信号处理中的应用

详述了小波理论产生的实际背景和发展状况，对小波变换的定义、时频局部性及处理突变信号的能力作了分析．最后，讨论了小波变换在信号处理中的应用，并展望了其应用前景     

塑料制品的电磁涡流检测研究

电磁涡流检测的理论基础是电磁感应,根据其原理仅适合具有导电、导磁的金属材料,对不具有导电、导磁性的其它材料,无法进行电磁涡流检测。在塑料树脂原料中掺入少量纳米纯铁粉与铁硅硼形成复合材料,由于纳米材料独特的电磁特性,复合材料的磁导率发生了显著变化,也可以产生涡流效应。通过试验,得到了这一复合材料涡流检测灵敏度随激励频率变化的关系,并对该复合材料的涡流检测灵敏度与铜、铁、铝、纯树脂等材料进行了比较,还对复合材料进行了裂纹涡流检测试验。试验表明,复合材料可以与其他金属材料一样进行电磁涡流检测。     

钢杆小裂纹最佳涡流检测参数的实验研究

为了提高棒料钢杆小裂纹涡流检测的精度,减小由于检测参数的不恰当选取带来的非线性误差,基于实验模型,采用涡流检测仪和外置式探头,对25#钢3种不同直径0.1 mm深的裂纹在不同工作频率和不同提离值下进行涡流检测,得到检测的相位信息.通过研究不同工作频率和不同提离值对相位信号的影响,根据线性拟合平均标准差为最小原则,得到了棒料小裂纹涡流检测参数与相位信号呈线性关系的最佳检测参数区段,这对提高棒料小裂纹检测精度和外置式钢棒涡流检测参数的选择具有重要的指导作用.