钻杆外螺纹检测中磁化器的有限元分析与设计

提出了一种采用有限元法对钻杆外螺纹检测中磁化器的各项几何参数进行设计的方法.以齿根有1.0mm深0.2 mm宽的根部裂纹、其管体直径为φ127的钻杆为例,分析了磁化器各项几何参数的变化对缺陷所产生的漏磁场的影响,得到了漏磁场水平分量随磁化器几何尺寸改变时的变化规律,通过实验对根据上述方法设计的磁化器进行了验证,实验结果与有限元分析结果完全相符.研究结果有助于从整体上设计磁化器,改善磁化效果,提高漏磁检测灵敏度,进而为漏磁检测中磁路的优化设计提供了依据.     

储罐直径对罐壁腐蚀缺陷的漏磁场信号影响分析

受腐蚀因素影响,储罐易发生腐蚀泄漏,储罐罐壁腐蚀一直是无损检测的难点,本文开展罐壁腐蚀缺陷漏磁检测技术研究。在轴向磁化方式下,对储罐壁板缺陷进行漏磁检测时,受壁板直径影响,同一缺陷处不同检测通道的漏磁信号不同,分析各通道漏磁信号与储罐直径的关系,得出直径与各通道漏磁信号峰值的数学模型;在此基础上对各通道漏磁信号进行预处理,建立修正系数,以消除不同通道之间的漏磁信号差异,实现各通道信号均匀化。     

漏磁检测的交直流磁化问题

针对漏磁检测交流磁化的磁化电流频率选择问题 ,采用概率论的有关知识分析了影响漏磁检测信号大小的因素 ,并从漏磁场的检测理论上分析了磁化频率的选取原则 ,即 :载波频率应远大于调制波频率。对宽 0 .2 mm、深0 .2 m m的人工矩形槽缺陷的检测结果验证了对缺陷漏磁场所作的理论分析 ,得出了在常规的漏磁检测条件下磁化频率应大于 1k Hz,并指出漏磁检测不能采用频率为 5 0 Hz交流电磁化     

基于自然磁化现象的损伤定量无损检测方法

为了开发对材料裂纹产生前的早期损伤程度进行定量无损检测的新方法,探讨自然磁化机理,以核能设备中常用的常磁性材料——奥氏体不锈钢SUS304为研究对象,通过实验对不同形状和厚度的材料试样进行多次拉伸,测量相应的自然磁化漏磁场磁感应强度和残余应变分布,从而建立了基于自然磁化现象的机械损伤与其磁化漏磁场的定量关系,进而证明了可以通过检测自然磁化漏磁场强度实现对奥氏体不锈钢材料损伤程度的定量检测和评估.基于实验所建立的机械损伤与自然磁化漏磁场的定量关系,结合磁记忆检测方法的优点,提出了一种较为简单但更为全面的对局部缺陷损伤程度进行定量检测的方法.奥氏体不锈钢的自然磁化机理可以初步认为是机械损伤引起的位错堆积导致了奥氏体不锈钢中马氏体含量和位错能的增加,由于材料的各向异性致使在铁磁属性的马氏体组织内产生了自然磁化,从而使材料整体呈现自然磁化特性.     

弱磁检测漏磁信号影响因素实验与仿真研究

弱磁检测能够有效地发现钢筋、钢绞线等铁磁构件因锈蚀产生的结构受损;但是这些铁磁材料会因所在地点、所受地磁场磁化时间的不同,从而使其在弱磁检测中所受的地磁场强度与自身磁化程度也不同。所以,为了探究地磁场与自身磁化对采集到的漏磁信号是否存在影响,在此通过磁屏蔽与退火的方法控制地磁场与自身磁化强度两个变量,进行漏磁信号检测对比实验。为了进一步分析实验结果,采用COMSOL软件对实验进行仿真模拟。结果表明:地磁场对漏磁信号只存在数值上的影响,不会明显改变漏磁信号的变化规律;而自身磁化才是影响漏磁信号规律的主要因素。与此同时,仿真结果也与实验结果保持一致。     

海底管线缺陷内检测技术与装备工程化研究技术总结

漏磁检测是在管道内检测中应用最广泛的一种无损检测技术,检测数据量化与分析是气难点。在技术方面针对课题重点研究的关键技术开展了一系列研究,提出了油气管道漏磁检测数据的分类和量化方法,并基于此研发出一套漏磁检测数据分析软件。漏磁检测中缺陷量化困难的原因在于缺陷的形态对漏磁场的形态有复杂的非线性的影响,继而影响对漏磁信号的定量解释,因此,根据缺陷的开口形状将缺陷进行分类,对于实现将其准确量化是十分必要的。再者,由于实际检测条件的限制,往往只能通过空间离散的漏磁感应强度信号的一维分量推算缺陷的三维形态,这本身不适合使用精确的数学或者统计模型加以描述。使用神经网络对缺陷进行量化,是漏磁检测缺陷量化领域近20年来的一个研究热点。根据课题研究内容以及检测器设计指标,提出了一种基于改进径向基函数网络的量化算法,它以缺陷漏磁场信号的特征量为输入,输出向量为缺陷的三维外形参数。径向基函数网络是一种局部最佳逼近网络,但漏磁检测中漏磁感应强度信号与缺陷外形之间强烈的非线性关系,往往更要求所选用的网络能够识别两者间的内在联系,并使得面对新的数据时仍有合理的量化结果。为此,对径向基函数网络做出基于泛化能力优化的改进,提出新的评价函数,并采用能够迅速适应新样本的在线学习算法,实验验证表明,的确能大幅提高网络的泛化能力。在实际工程检测管道中,多缺陷聚集会明显影响漏磁场的形态,轴向槽缺陷漏磁场与两个坑状缺陷信号波形极为相似,缓变缺陷漏磁场信号变化趋势较小,这对定量漏磁检测的实用化是不容忽视的问题。讨论了不同类型缺陷漏磁场形态和强度的影响,并测试了量化神经网络对缺陷间隔变化的适应能力。研究以分类和量化算法为核心,研发一套漏磁检测数据分析系统。该系统配合内检测器已项目中投入测试,对牵拉实验数据分析的结果验证了所提出算法的确具有优秀的量化性能。     

应用漏磁法进行铁磁材料的应力检测

用有限元方法从理论上计算了由于铁磁性材料内部应力集中的存在,从而导致空间漏磁场的变化 情况,并从这些结果中总结铁磁性材料内部应力大小与周围空间漏磁场大小之间对应关系的规律性,根据 这些规律提出一种用漏磁法检测应力的方法。数值模拟结果发现漏磁法检测应力是方便可行的。     

磁粉探伤机新型磁化装置设计及智能化控制研究

针对铁路和风电行业中大量大齿圈工件尺寸较大、其周向和径向不能同时进行磁化探伤、工件探伤率受到限制和影响的状况,设计了适用于大齿圈工件磁粉探伤机的新型磁化装置。该装置基于PLC的磁粉探伤控制系统和图像自动识别系统,采用开合式闭路磁轭和开合式矩形线圈的结构,磁化检测时将开合式闭路磁轭和开合式矩形线圈围绕在大齿圈工件单边齿圈的周围,使大齿圈同时产生同向、径向、轴向等多方向的磁场;喷洒荧光磁粉悬液的工件表面在磁场的作用下,磁粉被吸附在漏磁场处形成磁痕,荧光磁粉在紫外光照射下发射出荧光;用高像素全帧CCD摄像机对荧光进行摄像,并将荧光磁粉图像转换为视频电子信号,再通过信号采集卡将视频信号转换为计算机能处理的数字图像信号,从而完成工件表面缺陷生成磁痕的自动检测。智能磁粉探伤样机的测试表明,该新型磁化装置可实现同时对大齿圈工件的周向、径向和轴向进行全方位的多向磁化,工件无磁化盲区,检测精度高。     

应用漏磁法进行铁磁材料的应力检测

用有限元方法从理论上计算了由于铁磁性材料内部应力集中的存在，从而导致空间漏磁场的变化情况，并从这些结果中总结铁磁性材料内部应力大小与周围空间漏磁场大小之间对应关系的规律性,根据这些规律提出一种用漏磁法检测应力的方法。数值模拟结果发现漏磁法检测应力是方便可行的。     

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。     

油气管道缺陷漏磁检测试验

在油气管道检测中,缺陷的定量分析一直是个难题.通过试验研制了管道漏磁腐蚀检测器,在钢管(273mm,壁厚为14.3mm)上设计了系列缺陷,并采集了缺陷漏磁的相关信号.研究了管道缺陷漏磁信号的分布规律和缺陷的几何尺寸大小之间的关系,结果表明,缺陷漏磁场检测信号的两波谷间距、检测到信号的传感器数和信号峰谷值分别是缺陷长度、宽度和深度量化分析的重要特征量,并由此得出缺陷长、宽、高的计算方法.通过该方法对缺陷的漏磁信号进行量化分析,表明缺陷长度、宽度和深度的平均绝对误差分别为2.4mm、8.3mm和0.8mm.     

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。     

小波神经网络在海底石油管道漏磁缺陷检测中的应用

海底管道漏磁检测信号处理的主要任务是根据霍尔传感器检测到的缺陷的漏磁信号识别缺陷的形态参数,噪声消除和缺陷识别是其中的关键问题。利用噪声信号和测试信号在各个尺度上波谱的不同特征,基于小波变换来消除管道漏磁检测中的噪声信号,并根据正交小波多尺度多分辨率特点,把信号分解成各相互独立的频带,构建一个小波神经网络系统,通过输入漏磁信号的特征量识别缺陷的参数。漏磁检测数据处理实验表明该小波变换能较好地去除检测信号中的主要噪声,所建立的缺陷识别小波神经网络系统具有收敛速度快、逼近精度高等特点。     

小波神经网络在海底石油管道漏磁缺陷检测中的应用

海底管道漏磁检测信号处理的主要任务是根据霍尔传感器检测到的缺陷的漏磁信号识别缺陷的形态参数,噪声消除和缺陷识别是其中的关键问题。利用噪声信号和测试信号在各个尺度上波谱的不同特征,基于小波变换来消除管道漏磁检测中的噪声信号,并根据正交小波多尺度多分辨率特点,把信号分解成各相互独立的频带,构建一个小波神经网络系统,通过输入漏磁信号的特征量识别缺陷的参数。漏磁检测数据处理实验表明该小波变换能较好地去除检测信号中的主要噪声,所建立的缺陷识别小波神经网络系统具有收敛速度快、逼近精度高等特点。     

平行磁化NdFeB钢丝绳无损检测仪开发

针对径向磁化半环磁铁钢丝绳无损检测仪,难以实现理想的径向磁化进而导致的钢丝绳缺陷检测灵敏度低等问题,采用漏磁原理开发了一种基于平行磁化NdFeB磁体段的新型钢丝绳无损检测仪,并对其检测效果进行评价实验分析。首先,利用自制夹具对32段等弧形NdFeB永磁铁进行组装,并完成无损检测仪结构的设计与装配;然后,基于新型钢丝绳无损检测装置设计了传统的钢丝绳漏磁信号检测系统;最后,运用BP神经网络进一步提升传统系统对钢丝绳损伤的检测效果。结果表明:新型无损检测仪在钢丝绳受损处能检测到强烈的漏磁信号,此外运用BP神经网络后断丝数量和位置检测精度分别提升了31.5%和22.4%,该检测仪器的有效性和灵敏性。     

管道缺陷定量识别技术的研究

对管道漏磁在线检测仪的总体设计和各部分的工作过程进行了简要介绍，对硬件设计进行分析，采用工程数据库技术对检测数据管理，采用滤波和数字平滑方法消除干扰影响的方法，选取了缺陷漏磁场特征量，并提出了缺陷外形参数的评价方法，利用非线函数插值方法对漏磁信号补偿和凹坑缺陷轮廓的局部逼近，使缺陷检测达到定量化，整套方案实验 证有效，可行。     

腐蚀产物对漏磁场影响的数值分析与实验研究

漏磁检测方法由于其简便、快捷、结果准确等特点,在现在无损检测领域得到越来越广泛的应用。但是在现场检测过程中,由于提离值波动、铁磁性杂物等影响,使得漏磁检测量化结果会产生误差,甚至会产生误判。这对检测结果的准确性有很大的影响。本文研究了缺陷腐蚀产物与漏磁场之间的关系,利用有限元方法建立直径、深度相同腐蚀产物厚度不同的漏磁检测模型,通过计算得到不同腐蚀产物厚度模型漏磁场分布,对比分析结果表明:无腐蚀产物缺陷的漏磁场最明显,随着腐蚀产物厚度的增加,缺陷漏磁场变得越不明显。在实验室条件下进行了腐蚀产物影响实验,实验结果与有限元数值分析结果一致。     

跃变磁化演示实验

一、原理 铁磁质被磁化时,它能产生较大的附加磁场,並且相对磁导率M是与外加磁场相关的变量。铁磁质被磁化时,磁畴磁矩变化见图一:①铁磁质未经磁化,磁畴磁矩方向各不相同,故並不显磁性;②当加上外磁场,磁场强度H较弱时,磁畴间发生可逆变动;③在中等磁场作用下,铁磁质在被磁化时主要是在磁畴间的分界面发生不可逆的变动;④最后在强磁场作用下,磁畴矢量发生了可逆的旋转。     

用金属磁记忆方法进行缺陷检测

介绍了金属磁记忆检测的原理及其应用方法。铁磁性工件在载荷的作用下,应力和变形集中区会产生最大的漏磁场变化,对漏磁场法向分量的测定可以准确地推断工件的应力集中区。通过对14块对接焊缝钢板分别用磁记忆、超声波方法进行实际检测,验证了磁记忆检测方法的有效性,取得了一些有益的经验。     

金属磁记忆漏磁信号检测钢绞线拉索锈蚀模型和试验

为检测斜拉桥重要承载构件——钢绞线拉索锈蚀状况,引入金属磁记忆技术,结合缺陷漏磁信号检测磁偶极子模型,建立了钢绞线锈蚀缺陷漏磁模型,并开展钢绞线试件锈蚀缺陷漏磁信号有限元数值仿真模拟和试验验证.通过理论研究、仿真分析和试验验证,剖析了钢绞线锈蚀缺陷漏磁信号分布变化特征,构建了漏磁信号检测钢绞线锈蚀的判别准则.研究结果表...