超声近场导波在薄壁管检测中的应用

针对AP1000核燃料包壳管的检测需求,基于超声近场导波的检测原理,提出了一种评价薄壁管质量的方法,并通过超声特征成像图对缺陷信息进行描述。构建的检测系统能对裂纹、气孔、夹杂、分层、折叠等缺陷进行检测,减少了漏检与误检,检测能力达到了壁厚3%的水平,定位定量误差均小于0.2mm。结果表明,超声导波适用于高能耗包壳管的无损检测。     

基于磁致伸缩超声导波的管道周向扫查技术

超声导波因其单点激励、传播距离远、全截面检测等突出优势,已被大量应用于油气管道的检测中。然而,现有的轴对称超声导波检测方法只可以通过A扫信号对缺陷在管道轴向的位置进行定位,且在大直径管道以及焊接支架、不等径三通等特定部位的检测效果不佳。通过建模和仿真对比了基于局部加载下的周向扫查技术和现有导波检测技术在管道上的应用特点,得出周向扫查技术更适用于大直径管道的中距离检测的结论。最后开展了验证试验,验证了周向扫查技术可通过B扫成像图对管道上的缺陷进行轴向和周向定位,缺陷回波幅值是现有T(0,1)模态导波检测的3倍以上。     

基于图卷积网络的滚动轴承智能故障诊断

基于非欧几里德空间的数据包含着数据点以及数据点之间的关系信息，而基于深度学习模型的故障诊断方法通常忽略了数据点之间的关系信息。对此，通过结合可视图算法和图卷积网络，将基于非欧几里德空间的不规则数据应用到轴承故障诊断领域。首先，将原始信号利用可视图算法转换为图数据，以图数据显示时域特征，极大丰富了输入信息；其次，利用构建的图卷积网络对故障特征进行学习，以达到故障诊断的目的。实验结果表明，图卷积网络在单一轴承故障分类任务上能够达到97%以上的准确率，这表明利用可视图算法提取的关系信息对轴承故障的识别具有重要作用。     

冷冻水管道腐蚀缺陷超声导波检测

采用超声导波检测方法,对中央空调冷冻水管道腐蚀缺陷进行了检测。对导波反射回波信号进行标定,拆除保温层对疑似缺陷进行验证,计算缺陷处管道周向腐蚀减薄率,并分析了影响缺陷回波信号的因素。结果表明,超声导波检测能够实现腐蚀缺陷的快速检测与定位;波包在支管与大小头处发生模态转换与发散,使得其后的区域成为检测盲区;导波信号在管道外壁腐蚀层的吸收作用下迅速衰减,沿长度方向的反射回波强度迅速下降。     

超声导波技术检测储罐底板缺陷

在石油、天然气和化工行业中,许多储存腐蚀性液体的大型容器和储罐经过长时间的使用,其底板容易被腐蚀变薄或穿孔。利用超声导波对薄板腐蚀缺陷的快速大面积扫描的特点,使用了多功能超声检测仪的导波对8mm厚度板中人工标准缺陷进行了线性和旋转角度扫查方式检测。采用声信号定位装置进行探头及缺陷定位,给出了缺陷图像。试验结果反映了在一定频厚积条件下激励导波的传播特性和对不同缺陷的检测能力,对现场检测具有实际指导意义。     

钢筋缺陷超声导波检测数值模拟及信号分析

首先进行了超声导波的理论分析,并且应用有限元分析软件建立了钢筋超声导波传播模型,进行了钢筋不同缺陷长度和深度超声导波传播数值模拟。其次,基于钢筋缺陷损伤回波信号,研究了其反射系数与回波时间,得到了钢筋在不同损伤程度下的超声导波传播规律,并给出了缺陷的位置及影响因素。最后,对模拟信号进行时频分析,验证了超声导波检测的准确性。     

基于导波能量泄漏的SRM复合材料壳体脱粘缺陷定量检测方法

针对SRM复合材料壳体粘接结构脱粘缺陷定量检测问题,建立了基于导波能量泄漏的脱粘检测模型,并利用定距发送/接收超声检测系统对制作的复合材料壳体/绝热层试件进行了检测。实验结果表明:基于导波能量泄漏的脱粘检测模型能有效地对复合材料粘接结构脱粘缺陷进行定量检测,由"能量-位置"曲线("E-x"曲线)的凸区间范围可以判断脱粘的大小与区域。     

基于B扫描成像的油气对焊弯管缺陷的超声导波检测

为解决应用超声导波检出油气对焊弯管缺陷的难题,分析了弯头及环焊缝对L(0,2)模态、T(0,1)模态导波的传播影响,发现环焊缝会使导波产生反射,弯头及环焊缝会使导波产生衰减和模态转换,而导致油气对焊弯管缺陷难以检出;提出了基于B扫描成像的超声导波检测方法,通过B扫描图像辅助识别弯管缺陷信号;最后加工了2根带缺陷的油气对焊弯管,采用上述方法进行检测试验。试验结果表明,基于B扫描成像的超声导波检测方法能够有效检测并定位出弯头及过弯头后直管上的缺陷。     

超声导波管道表面激励接收的仿真分析

目前已有的超声导波激励模型均是在管道端部截面处施加瞬时载荷。然而,实际检测中,导波探头一般安装在管道外表面。为此,本文使用Ansys LS-DYNA显性动力学模块建立管道3-D模型,分别在管道表面施加汉宁窗调制的位移荷载和力载荷,可以成功地激励出轴对称纵向模态导波。仿真信号的波速接近理论值,缺陷定位准确。该方法很好地从声场角度对压电导波和电磁超声导波进行仿真分析,也为非轴对称局部加载激励导波的数值模拟提供了方法。     

一种多源特征融合深度学习模型及复杂构件缺陷类型识别方法

复杂构件内部缺陷的类型识别对于保证装备制造质量及安全可靠运行具有重要的意义。针对现有深度学习模型用于缺陷类型识别时存在局部特征提取较差、缺乏考虑缺陷经验特性以及特征信息丢失的问题，提出了一种融合先验特征、全局特征以及ReliefF-Pooling策略的缺陷类型识别方法；实现了缺陷几何、纹理等先验特征与卷积神经网络全局特征的融合分析，并通过构建基于ReliefF-Pooling的特征优化方法，实现不同权重特征信息优化利用；最后，以某航天企业实际的复杂构件内部缺陷的射线检测为例进行了验证。试验结果表明，所提方法可以有效提升复杂构件内部缺陷的类型识别精度。     

复合材料拉挤长梁缺陷的超声表征与评估

提出了一种利用单脉冲超声波在复合材料拉挤长梁结构中产生反射行为的缺陷表征与评估方法，设计制备了不同的拉挤试样，构建了单脉冲超声试验系统，分析了单脉冲超声波在复合材料拉挤长梁中产生的反射行为与时域信号特征，研究了单脉冲超声波信号时域特征、图像特征与拉挤长梁内部缺陷行为之间的声学联系，建立了缺陷的超声表征和评估方法。试验结果表明，单脉冲超声波在复合材料拉挤长梁中产生的反射行为与其内部缺陷存在信号和图像映射关系，据此可以有效实现复合材料拉挤长梁内部缺陷表征与检测及定性定量评估，表面检测盲区达到单个铺层厚度(约0.125 mm)。该研究为复合材料拉挤长梁提供了一种非常有效的超声表征与评估方法，取得了很好的实际应用效果。     

TLB型复杂焊接结构超声SH导波成像检测

通过光弹试验分析超声水平剪切(shear horizontal,SH)导波具有优异传播性能,构建了超声导波成像检测系统,基于合成孔径聚焦对超声SH导波用于TLB型式复杂焊接结构成像检测进行了重点研究.结果表明,基于合成孔径聚焦的超声SH导波成像用于TLB型式复杂焊接结构构件检测是可行的,检测图像能够表征板材中区域特征,对焊缝有较好的定位功能,但在焊缝之后会形成长约100 mm的固有散射盲区.文中为进一步提高TLB型式复杂焊接结构超声导波成像检测应用水平提供了基础.     

基于磁致伸缩效应低频导波在高温工业管道腐蚀检测的应用

低频导波检测技术在针对工业管道腐蚀检测方面有着良好的应用前景;研究中分析了3种不同类型低频导波检测技术的各自特点,介绍了导波检测的基本原理,采用美国西南研究院MsSR3030R磁致伸缩导波检测系统,对不同环境条件下的高温工业管道进行了低频超声导波检测,结果表明:与传统压电式低频超声导波检测方法不同,磁致伸缩效应导波检测技术可以有效检测出高温工业管道腐蚀缺陷,并通过观察特征信号表可实现对缺陷的准确定位;同时,磁致伸缩效应超声导波检测也存在一定范围的盲区。     

基于有限元分析的压力容器损伤阵列稀疏特征建模与定位方法

针对压力容器无损检测中较难检测的封头部位,提出了一种基于压电超声导波阵列的在线监测方法。首先,建立压力容器封头结构的有限元模型,利用窄带Lamb波模拟结构损伤源的散射信号;其次,将被监测区域离散成稀疏点,对每个稀疏点的回波信号提取阵列波达时间差作为导波阵列的稀疏特征信息,并计算损伤回波信号的波达时间均方根值(RMS),形成基于有限元模型的损伤稀疏特征样本库;最后,通过计算实测损伤回波信号均方根值与损伤稀疏特征样本库匹配成像,像素点最高的位置即为损伤位置。试验结果表明,模拟损伤距离定位误差为20 mm,角度定位误差为1°,与实际损伤位置较为符合,能够较准确地反映缺陷的位置。     

多阵列超声导波频相联控激励下复合材料损伤聚焦成像方法

针对超声导波相控阵方法中相位控制参数缺少距离和频率变量的不足,提出了多阵列超声导波频相联控激励下复合材料损伤聚焦成像方法。相比于标准的超声导波相控阵技术,该方法通过在各阵元上设置不同的激励频率,实现了在复合材料板上对点的角度-距离聚焦扫查和损伤定位。首先,建立了多阵列超声导波频相联控激励聚焦信号模型;其次,设计了一种分布式多输入多输出(MIMO)线性阵列,对监测区域逐点聚焦扫查,并建立阵列超声导波损伤回波接收,运用多重信号分类(MUSIC)方法,实现复合材料损伤成像。玻璃纤维板的仿真和试验结果表明,该方法对复合材料具有较好的聚焦性能,较高的损伤成像和定位精度。     

基于超声导波的长距离高压多芯电缆缺陷检测

针对电力系统中高压多芯电缆的损伤难以准确检测的问题,对基于超声导波的高压多芯电缆损伤缺陷检测方法进行了研究。分析了导波在电缆中的传播特性,研究了整套超声导波无损检测试验装置,利用PZT探头进行了导波的激励与接收换能,制作了用于固定电缆以及超声探头的夹具,并且在长电缆上进行了试验,采用小波去噪以及小波变换对缺陷点反射回来的信号进行了去噪及特征提取分析。结果表明,信号的信噪比显著提升,可以准确识别出微弱回波信号,实现了对导波发射端左右两端共20m范围内的缺陷检测。     

基于BP神经网络的复合材料超声波检测缺陷类型识别

以碳纤维复合材料的分层、孔隙和疏松缺陷的超声波检测信号为研究对象，对包含缺陷信息的复合材料超声波检测信号进行小波包变换，从近似系数及细节系数提取样本的特征值。建立并训练了一种用于实现缺陷识别的BP神经网络，该网络使用Levenberg-Marquardt算法可以快速地完成对数据的处理。使用该网络可进行缺陷类型的识别。     

激光超声检测碳纤维增强树脂基复合材料的缺陷评估技术研究

采用激光超声检测技术，研究了碳纤维增强树脂基复合材料中常见缺陷的激光超声信号特征与缺陷识别评估方法。结果表明，利用L波的特征和变化，可有效地提取反映复合材料中缺陷的声波信息；根据L波的幅值和衰减变化规律，可进行缺陷的判别，确定缺陷的性质。     

超声导波模态识别方法比较

模态转化是超声导波缺陷检测的重要表征之一,因而确定超声导波的模态在超声导波检测中有重要意义。采用数值模拟方法,得到利用窄带信号激励梳状换能器,在铝管中产生轴对称纵向导波时,铝管表面的面内位移和离面位移值。对采集到的位移信号分别使用时域法、二维傅里叶变换法以及矩阵束方法进行处理,从中提取存在的导波模态。由处理结果可知,三种方法均能判断导波模态,但其又具有各自的特点和局限性。     

弯折小径管中槽型缺陷的L(0,1)模态导波检测

利用L(0,1)模态超声导波对直径为10 mm,壁厚为2 mm的不锈钢小径弯折管中的槽型缺陷进行检测。首先,建立有限元仿真模型,分析L(0,1)模态在具有不同弯折角度弯头处的模态转换和反射特性,观察到不同模态的反射回波信号能量与弯折角度间存在非单调关系;其次,利用磁致伸缩传感器在小径管中激励中心频率为90 kHz的L(0,1)模态的超声导波,对槽型缺陷进行检测,分析了弯折角度对导波缺陷检测能力的影响。结果表明:弯头处导波模态转换成F(1,1)模态后会影响导波对弯头后端槽型缺陷的检出能力,将提出的特征波形能量比值β作为表征参数,可以实现缺陷的检出,弯折角度为90°时检测效果最佳。