基于神经网络的超声导波钢杆缺陷识别

利用基于BP神经网络的缺陷识别算法,从不同实验条件下获得的信号样本中抽取特征量,对钢杆中不同深度和位置的径向裂纹进行了识别。首先,采用频率为235kHz激励轴对称纵向模态导波对钢杆中的径向裂纹进行了检测。实验表明,在235kHz时获得的超声导波信号含较单一的L(0,2)模态,避免了用L(0,1)模态检测小尺寸缺陷时检测能力较弱的问题,又减少了用轴对称纵向高阶模态检测缺陷时模态较多不易分辨缺陷回波的现象。其次,利用算法对钢杆中的径向裂纹进行识别。结果表明,在已有实验样本数下,缺陷识别算法从整体上很好地识别不同深度和位置的裂纹,识别正确率稳定在87%。     

基于EMD和GA-SVM的超声检测缺陷信号识别

为提高金属探伤时对缺陷的识别能力,提出一种遗传优化支持向量机,结合经验模态分解(EMD),对超声波缺陷信号进行自动识别。首先进行经验模态分解法分解,提取出原始信号特征,构建特征向量。鉴于常用的神经网络模型识别率不高及支持向量机参数难确定的问题,利用遗传算法优化支持向量机模型(GA-SVM)的惩罚因子和核参数,提高支持向量机建模精度。分别采用神经网络模型、SVM模型和GA-SVM模型对特征向量进行训练与测试,GASVM模型识别率达到98.437 5%,优于神经网络方法和未改进的交叉验证法SVM模型。试验结果表明:遗传算法能有效提高支持向量机的性能,在小样本条件下能够提高超声缺陷的识别率。     

基于VGG网络的焊缝缺陷识别技术在UOE钢管生产应用初探

针对钢管焊缝缺陷自动识别的需要,提出了基于卷积神经网络的焊接缺陷特征自动提取算法,并对现有的LeNet、AlexNet、VGG-16、GoogleNet等经典网络模型进行试验验证,得出在同等条件下VGG-16网络模型更适合钢管焊缝缺陷类型识别.随后在VGG-16经典模型基础上设计了一种适用于钢管焊缝图像缺陷识别的模型,...     

基于遗传神经网络的焊缝缺陷等级磁记忆定量化研究

针对金属磁记忆技术的焊缝缺陷等级定量化评定这一难题,通过对预制不同缺陷的Q345焊接试件进行疲劳试验,获得焊缝损伤演化临界状态的磁记忆信号特征规律.首次对照X射线定量检测标准和磁记忆检测结果,将焊缝损伤演化状态分为4个等级,即正常状态、应力集中、隐性损伤和宏观损伤.首次引入遗传算法优化的BP神经网络模型对焊缝等级进行磁记忆定量化评价.研究表明,遗传优化的BP网络模型与未优化的BP网络相比,预测结果更加稳定、误差更小,为工程实际中焊缝缺陷等级评定提供新的方法和依据.     

浅谈对接焊缝超声检测中的回波识别

本文根据现场实际检测工作,对对接焊缝超声检测中常见的缺陷回波及伪缺陷回波的特征进行分析识别。     

汽轮机轮缘超声相控阵检测中缺陷方向识别

利用超声相控阵检测系统对含有裂纹缺陷的外包菌型低压汽轮机叶轮圆盘实验试块进行检测.针对超声波脉冲反射法中缺陷方向难以确定,尺寸容易误判等问题,提出一种频谱分析方法,研究线状缺陷方向变化对于超声回波的影响.对于3种倾斜角度的裂纹缺陷回波信号,分析其功率谱并进行小波包的分解和重构,用"频率-能量"的方法提取各方向缺陷回波信号的能量特征.实验结果表明,各方向缺陷回波信号的能量特征差别明显,并绘制出声束轴线与缺陷的夹角和高频带所占能量之间关系曲线.该方法实现了缺陷方向的识别,并为后续线状缺陷的准确定量提供依据.     

基于Wigner-Ville分布的焊缝特征导波信号分析方法

超声导波信号的波形具有多模态、波包混叠严重的问题,因此寻找有效的信号分析和模态识别方法成为超声导波焊缝检测技术中的重要研究内容。利用时-频分析方法中的Wigner-Ville分布及其改进方法对实验获得的焊缝特征导波回波信号进行处理,分析各波包对应的导波模态,有效识别缺陷回波信号,提取焊缝的结构和缺陷信息,实现模态分离和缺陷识别。分析结果与焊缝的实际结构和尺寸参数相吻合,该分析方法可为焊缝特征导波信号的分析处理提供现实依据。     

动车转向架侧梁对接焊缝缺陷相控阵超声定位

作为转向架重要承力结构,曲面侧梁的焊接质量对动车组运营起到至关重要作用。然而,侧梁曲面焊缝为圆管对接焊缝,检测过程中声束传播路径因圆管曲率的存在发生改变,进而影响关键缺陷的定位,给动车组安全运行埋下隐患。为解决上述问题,该文提出一种基于相控阵超声检测视图的圆管对接焊缝内部缺陷定位修正方法。建立圆管周向检测的缺陷定位修正模型,推导出缺陷深度、缺陷到探头前沿的弧长数学表达式。在此基础上,利用相控阵扇扫视图读取折射角、声程,结合工件厚度和外壁半径算得缺陷的深度和弧长。结果表明,应用该文提出的修正方法后,35°～51°扫查角度范围内,一次回波和二次回波测得缺陷深度误差均小于1.72 mm。一次回波和二次回波得到缺陷实际弧长与缺陷测试弧长的差异均在3～5 mm范围内。     

基于光学体全息和小波包分解的虹膜识别实现

在光电混合的体全息系统上实现虹膜识别.利用小波包分解生成特征图像,并且穷举找到具有较高识别率的小波包节点组合.耗时的特征图像生成和图像存储都是事先进行的,光学体全息凭借其多通道和高并行性可以实时地完成特征提取和相关.计算机对采集到的相关结果进行后处理,通过选择合适的窗口和归一化可以进一步提高识别率.模拟识别率可达98%,实验中的最高识别率为91%.实验结果证明了方案的可行性,并为今后向实用化方向发展奠定了基础.     

复合材料粘接缺陷的超声检测识别研究

超声检测无人机复合材料试件时,针对复合材料较薄、超声检测回波信号易发生混叠的问题,该文提出一种基于经验模式分解和小波包能量谱特征的脱粘缺陷识别方法。该方法首先对不同大小脱粘缺陷回波信号进行经验模式分解和小波包分解,分别提取其能量谱特征;然后,对提取的能量谱特征采用改进隶属度函数的径向基神经网络进行脱粘缺陷分类识别。实验结果表明:提取的能量特征能够有效提高不同脱粘面积缺陷的识别率。     

爆炸焊接钛钢复合板结合强度超声检测评定

如何用超声的方法对钛钢复合板的结合强度进行分级评定,对钛钢复合板的使用有迫切现实需要。本文采用超声检测一次底波和钛钢界面回波的比值,与剪切强度进行比较研究,并分析了界面波纹和界面金相。实现用A型超声检测的方法对钛钢复合板进行分级评定。经过试验分析,20 lg(B1/S)的数值大于9时,爆炸钛钢复合板的剪切强度大于180 MPa。     

超声波检测试块真实缺陷的精度验证

目的 研究超声波检测试块中真实缺陷的形态、精度及其偏差产生原因,为进一步提高试块精度提供技术支持。方法 采用射线检测、超声检测及解剖测量方法,对自主研发的超声检测试块中植入的真实缺陷进行了检测,分析了缺陷的几何尺寸及位置坐标参数与设计值之间的偏差及其产生原因。结果 经表面打磨后,缺陷植入痕迹已完全消除,植入的裂纹形态自然,闭合度较好,且端点清晰,无二次扩展现象。经植入焊接后,缺陷载体与试件母体形成完全冶金结合,植入缺陷与自然缺陷在超声波检测信号上无区别,且在探头到缺陷之间的声束路径上,没有显示异常的反射界面或次生缺陷信号。由射线和超声检测可知,缺陷的几何尺寸及位置坐标的偏差为±2.2 mm。由解剖测量可知,平均偏差绝对值小于0.7 mm。结论 缺陷植入前设定的熔化余量与植入过程中焊接所产生的端部熔化量之间的差异造成了植入缺陷尺寸和位置与设计值之间的偏差。     

铝合金搅拌摩擦焊接头缺陷的超声检测方法研究综述

铝合金搅拌摩擦焊技术广泛运用于航空航天、汽车、船舶等制造领域,在国防工业的发展中扮演着重要角色,而超声波检测技术在对搅拌摩擦焊接头质量评估和控制方面起着不可或缺的作用。综述了铝合金搅拌摩擦焊接头缺陷的超声检测方法。介绍了接头缺陷的复杂多样的特点,分别阐述了超声检测A信号分析,超声C扫检测和超声相控阵检测方法在搅拌摩擦焊缺陷检测的应用,并介绍了3种检测方法检测能力,明确了搅拌摩擦焊缺陷超声检测尚需解决的突出问题并展望了未来研究的发展方向。     

缺陷识别中的逆Born近似方法

利用平面简谐纵波对二维散射远场Ｂｏｒｎ近拟解，给出了二维Ｆｒｏｕｒｉｅｒ变换法建立散射体（缺陷）的特征函数与形状因子的关系式，对钛合金中正方形铝夹杂和圆形孔穴分别进行计算机模拟识别，结果表明这种方法对定量无损检测技术有理论和应用价值。     

细铜棒内部缺陷超声自动检测系统设计

目的　检测细铜棒内部缺陷 .方法　采用组合超声检测法 ,结合多探头数据融合技术 .结果　实现了细铜棒内部缺陷的定性、定量自动检测 .结论　利用组合超声法和数据融合技术可以提高细铜棒的检测精度 .     

Phased Array Ultrasonic Testing for Post-Weld and OnLine Detection of Friction Stir Welding Defects

Nondestructive evaluation (NDE) techniques of phased array ultrasonic testing (PAUT) and digital X-ray radiography were employed on friction stir (FS)-welded Aluminum Alloy (AA)-2219-T87 specimens. PAUT intricacies required for scanning of FS-welded specimens with a 10-MHz 32-element transducer are discussed. The time corrected gain (TCG) calibration is required for scanning with an increase in index offset to compensate for decrease in A-Scan signal peak amplitude. Calibration techniques to find small defects with appropriate size tolerances are also established. The NDE technique of digital X-ray radiography is compared to PAUT, where it was found that a calibrated PAUT system is able to discover defects less than 0.2 mm where X-ray radiography could not. Incomplete penetration (IP), wormhole (WH), surface cavity (SC), and internal void (IV) defects are analyzed. Furthermore, an online PAUT system for FSW has been developed and successfully tested. The work provided herein will provide a gateway for an ultimate goal of an automated PAUT online sensing system.     

安砂水力发电厂进水压力钢管安全检测与评定

阐述水电站进水压力钢管安全检测与评估的内容和方法，结合安砂水力发电厂工程实例，通过外观检测、腐蚀状况检测、超声波检测、材质检测、结构应力有限元分析与计算、应力检测一系列的检测方法，对安砂水力发电厂的进水压力钢管进行全面的安全检测和评估。     

基于特征线段匹配的救援机器人建图方法

针对救援机器人的环境识别及其建图(SLAM)问题,提出了一种基于特征线段匹配的方法。通过激光雷达获取环境信息,采用特征线段提取匹配的方法提高了系统运行速度,在救援机器人移动过程中,系统能够及时、准确地进行全局地图更新。在救援环境中,利用救援机器人进行环境识别及建图,实验结果表明:采用基于特征线段匹配方法实现建图,能够得到较完整的环境地图,其方法具有很好的实用性。     

基于经验模态分解的管道超声回波信号噪声消除

在管道超声无损检测中,超声回波信号往往受到电子噪声、结构噪声等噪声的影响,所以在分析缺陷回波信号时,必须对回波信号进行去噪处理.本文提出了一种新型的基于经验模态分解的方法对超声回波信号进行了良好的消噪处理.通过计算,超声回波信号的信噪比大约提高了11 dB.     

铝合金回填式搅拌摩擦点焊缺陷的超声检测及信号识别

目的 利用水浸聚焦超声C扫描对2524铝合金回填式搅拌摩擦点焊（RFSSW）接头进行检测并完成缺陷识别。方法 以A扫描时域信号为对象,绘制能量谱与金相作对照,确定焊合区;分析未焊合、聚集型孔洞及弥散型孔洞的时域和频域波形特征,并对频域信号进行小波分析,提取特征量。结果 缺陷区反射回波的归一化能量不低于0.02;不同形式的缺陷（聚集型孔洞、弥散型孔洞、弱连接）其频谱形状特征不同,具有不同的峰值个数。结论 通过金相验证,表明超声波C扫描对接头缺陷可进行有效的检测和区分。