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.      

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.     

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。     

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.      

缺陷参数与漏磁信号相互关系的实验研究

为了评价无缝钢管表面缺陷的严重程度,必须估测出缺陷的深度、宽度等参数。文章阐述了漏磁探伤中缺陷参数和漏磁信号的相互关系。通过对实验结果的分析表明：缺陷的深度、宽度及倾角分别与漏磁信号的幅值成一定的函数关系,根据信号的特征可反演出缺陷的大小。     

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.     

基于LS-SVM的管道二维漏磁缺陷重构

针对铁磁材料的无损评估中,漏磁信号描述缺陷的几何特征难点,提出了应用支持向量机对二维缺陷重构的新方法,支持向量机输入是漏磁信号,输出是缺陷轮廓数据,建立了由缺陷的漏磁信号到缺陷二维轮廓的映射关系。网络学习采用最小二乘算法,训练样本由实验数据与仿真数据组成,测试样本为人工裂纹缺陷。该方法实现了人工裂纹缺陷的二维轮廓的重构,并与径向基神经网络重构结果进行了比较。试验结果表明,该方法具有速度快、精度高和很好的泛化能力,为漏磁检测定量化提供了一种可行的方法。     

输油管道漏磁检测信号自适应滤波的研究

在采用漏磁法对输油管道进行无损检测过程中，信号会受到各种噪声的干扰。介绍了输油管道漏磁检测方法及归一化最小均方自适应滤波方法。通过实验装置采集了含有噪声的漏磁信号。由于各传感器提离值不能保证一致，对信号进行了补偿调整。将一路的传感器输出信号作为主输人信号，与之相邻的传感器输出信号作为参考信号，采用归一化自适应滤波对主输人信号进行处理。结果表明，采用归一化最小均方自适应滤波方法可使缺陷漏磁信号的信噪比得到显著的提高。     

铁磁构件表层裂纹漏磁场分析及检测系统

针对铁磁构件裂纹损伤检测方法和仪器应用技术现状,建立了V型裂纹漏磁场分析模型,得出了平板铁磁构件表面指定探测点的漏磁场理论表达式。采用MATLAB软件编程进行全面的仿真分析,得出了漏磁场的法向分量与裂纹开口宽度的关系曲线、漏磁场的法向分量与裂纹深度的关系曲线、漏磁场的法向分量与裂纹长度的关系曲线;得出裂纹漏磁场法向分量过零点、漏磁场垂向分量出现最大值和漏磁场切向分量出现裂纹端部过零点的漏磁场分布特性。根据理论分析得出的裂纹漏磁场特征,设计制作了阵列式的裂纹检测装置和检测平台,并对带有V型裂纹的平板铁磁构件进行检测。实验表明：文中理论分析得出的三维漏磁场与检测结果能够较好的吻合,并对裂纹的几何参数估计具有一定的指导意义,根据漏磁模型研制的检测装置能探测铁磁构件的裂纹缺陷。     

基于信号源极值特征的钢管内外裂纹区分方法

提出一种钢管漏磁检测过程中基于信号源的内外裂纹区分方法.该方法基于内外伤法向漏磁分量检测信号的波形特征,参考信号畸变所具有的峰-峰值大小,调整对应畸变信号峭度指标的算法,从而构建内、外伤区分指标.通过钻杆中的横向刻槽检测试验观察,以及二维轴对称有限元仿真分析,检测了在常规钢管漏磁检测过程中对于具有不同宽度信息的内外伤裂纹,这种方法进行缺陷位置识别的实用性较高.     

一维正方准晶的共线周期性裂纹问题的应力分析

通过构造势函数,利用半逆解法研究了一维正方准晶平行于准周期方向的共线周期性裂纹问题,给出了该问题的应力和应力强度因子的解析解.当裂纹间距趋于无穷时,共线周期性裂纹退化为Griffith裂纹,得到一维正方准晶平行于准周期方向裂纹问题的结果.     

现浇钢筋混凝土圈过梁裂缝控制

结合工程实例，探讨了现浇钢筋混凝土圈过梁收缩裂缝控制问题。分析了裂缝间距与梁配筋率之间的关系，提出了依据过梁净跨度确定圈梁的最低配筋率以控制裂缝的措施。     

复合材料Ⅰ+Ⅱ混合型周期平行裂纹尖端场

研究了裂纹面内均匀载荷作用下的正交各向异性复合材料板周期平行裂纹尖端场问题。利用复变函数方法,将力学问题化为偏微分方程边值问题。根据叠加原理,将偏微分方程边值问题化为Ⅰ型和Ⅱ型两个边值问题求解。在复数域内,利用双曲函数的周期性,通过构造适当的Westergaard应力函数,将周期平行裂纹尖端场问题化为单一裂纹尖端场问题。得到混合型周期平行裂纹尖端附近的应力强度因子和应力场的解析表达式。由于平行裂纹的周期性分布,应力强度因子的大小取决于形状因子。所得结果表明,当裂纹间距趋于无穷大时,应力强度因子退化为含单个中心裂纹时的结果,并且所得到的解析解更好的体现了平行裂纹分布的周期性。研究结果为结构和材料的强度设计提供了有意义的参考。     

铸铁件的漏磁检测方法

为了检测轿车变速箱端盖的表面裂纹缺陷 ,提高轿车使用过程中的安全性 ,讨论了采用漏磁检测方法检测轿车变速箱端盖表面缺陷的基本原则 ,采用有限元计算和磁路理论计算相结合的方法 ,解决了铸铁件检测中较难解决的磁化问题。针对检测过程中存在的噪声和检测信号的处理问题 ,提出了针对轿车变速箱端盖漏磁检测信号特征的程序滤波方法 ,实验证明所采用的方案能够很好地满足变速箱端盖表面缺陷的检测需求     

基于力磁耦合的金属磁记忆检测机理与仿真

针对金属磁记忆检测技术目前尚不能对微观缺陷进行定量检测的问题,在分析基于力磁耦合的金属磁记忆检测机理的基础上,利用Jiles力磁耦合准则及宛福德的磁性物理学,推导出了磁导率与应力之间的数值关系,并通过ANSYS有限元仿真软件建立了二维力磁耦合模型,研究了微观缺陷深度和宽度对构件表面空间中磁记忆信号的影响规律。仿真结果表明：通过提取磁记忆信号法向分量峰峰值之间的间距可以对微观缺陷的宽度进行定量,提取磁记忆信号法向分量的峰值可以对微观缺陷的深度进行定量。