基于小波能量系数和神经网络的管道缺陷识别

利用基于小波能量系数的BP神经网络方法对管道焊缝和管道凹槽进行分类识别。建立了导波检测系统,采集了管道凹槽缺陷和焊缝的多组检测信号样本,从信号样本中提取出小波能量系数,并将小波能量系数应用于BP神经网络的训练与识别。结果表明,该方法对管道缺陷的识别准确率较高,且识别效果稳定,在随机抽取信号样本进行的5次试验中,对焊缝和凹槽的最低识别准确率分别为92%和98%,最高识别准确率均为100%。     

基于模态分离算法的管道焊缝缺陷周向定位研究

针对管道焊缝质量的检测问题,研究了一种基于超声导波的管道环焊缝缺陷周向定位方法,可快速确定管道焊缝中的缺陷周向位置。该方法基于超声导波模态分离算法,分离出焊缝回波信号中的对称、非对称模态,提取对称、非对称模态峰值,并利用非对称模态与焊缝中非对称缺陷的对应关系,确定缺陷所在周向位置。通过试验验证了该方法的正确性,并总结出可检测缺陷的范围。     

基于导波模态对称曲线的管道近焊区缺陷识别

研究了模态对称曲线辅助识别管道近焊区缺陷的可行性。通过建立导波检测系统,基于导波模态对称检测理论,设计模态对称算法并绘制模态对称曲线,用于管道近焊区缺陷的识别,采集管道近焊区缺陷试验信号进行分析。结果表明,管道近焊区导波模态对称曲线幅值在缺陷处升高,且随着缺陷的截面积比的加大而增高。通过对回波信号进行小波包能量谱分析,发现回波信号的能量在缺陷处聚焦,验证了用模态对称曲线辅助识别管道近焊区缺陷的有效性。     

铝合金小孔件单双面激光冲击强化效果研究

为了研究单双面激光冲击对7050-T7451铝合金小孔件的影响,采用ABAQUS有限元软件分析了单双面强化的残余应力分布,并对比分析了残余应力曲线和单双面强化断口间的对应关系。结果表明,双面强化的残余压应力比单面强化大120MPa,且正反面应力分布更合理;单面强化后疲劳源群位置距强化面达2.54mm,偏离了尺寸中心,而双面强化的疲劳源群大致位于尺寸中心;经单双面激光冲击强化后,试样的疲劳增益分别提高了53.3%和156.2%。该研究对单双面激光冲击强化的参量选择具有一定的指导意义。