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1.
针对超声参量-目标特征经验拟合方法预测金属表层裂纹深度准确性不高的问题,提出一种基于差异性与最小集合原则优选特征并训练BP神经网络的金属表层裂纹深度的声表面波(SAW)定量表征技术。该技术运用有限元法模拟激光激发SAW过程,提取裂纹引起的反射与透射SAW峰值、平均值等多个特征训练BP神经网络用以预测裂纹深度,实现不锈钢表层深度0. 1~2. 0 mm的20组开口裂纹定量表征。模拟结果表明:裂纹深度预测结果相对误差在3%以内,与经验拟合曲线预测结果相比,准确率提高60%以上。实验采用5 MHz表面波探头采集不锈钢试样表层深度1. 0与1. 5 mm预加工裂纹各20个反射波信号,通过BP神经网络预测的裂纹深度相对误差在0. 1%以内,验证了定量表征技术的可行性与准确性。 相似文献
2.
针对相邻缺陷全聚焦超声成像混叠问题,结合低阶、宽有效频带自回归谱外推方法,压缩超声波时域脉冲宽度,实现亚波长级全聚焦(Total focusing method,TFM)成像分辨力。建立碳钢试块模型,设置两个中心间距1.8 mm,直径1.3 mm圆孔,选用中心频率2.25 MHz,32阵元相控阵探头采集全矩阵数据。针对全矩阵数据,选择自回归阶数为2,信号频谱最大幅值下降14 dB为有效频带,建立自回归模型并外推有效频带外的高频与低频成分,随后对全矩阵数据进行延迟叠加处理和TFM成像。仿真结果表明,低阶、宽有效频带自回归谱外推处理方法具有较高的鲁棒性和准确性,TFM成像后可有效分离中心间距0.7λ(λ为超声波长)圆孔,保留缺陷横向位置信息的同时,定位误差不超过0.73%。对碳钢试块中相同位置及尺寸的圆孔进行试验验证,定位误差不超过1.06%,有效地提高TFM成像分辨力。 相似文献
3.
多相非均质可磨耗封严涂层的孔隙尺寸复杂、形貌不规则,采用常规方法难以对其孔隙分布均匀性进行准确的定量表征。 基于面积分数多尺度分析(Multi-scale analysis of area fraction, MSAAF)结合图像二值化处理和数字图像重采样技术,利用 MSAAF 曲线外推拟合线斜率绝对值 k 与均匀性长度 LH 定量表征孔隙分布均匀性。 引入集群系数 fc, 基于铝硅聚苯酯封严涂层金相照片建立具有不同孔隙分布均匀性的模型,并对孔隙面积分数为 1. 0%和 4. 6%两种情况进行数值计算,探究 k 和 LH 与孔隙分布均匀性之间的相关关系。 结果表明:随集群系数 fc 的增大,k 减小, LH 增大,对应的孔隙分布均匀性变差。 试验与仿真结果相比,k 和 LH 的相对误差分别为 1. 6%、4. 3%。 该方法可以为封严涂层或其他类似材料的组成相分布均匀性定量表征提供参考。 相似文献
4.
用V棱镜法对高折射光学材料进行折射率(1.80<nd<2.00)测试过程中,样品和V棱镜间需滴加折射率与样品相等的折射液,以起到消除样品90°角度加工偏差的作用。而现阶段生产使用的折射液nd最高仅能达到1.78,造成了样品折射率测试值与真实值之间的较大偏离,最大偏离量可达20×10-5。本文通过对 V 棱镜测试法的光路研究,找到高折射率样品测试值与真实值之间的偏离机理,通过计算折射率偏离量来补偿样品测试值的方式,使补偿后的折射率偏离量在±4×10-5以内,实现了V棱镜法高折射光学材料折射率测试的精度要求(±5×10-5)。 相似文献
5.
针对薄层材料超声测厚过程中回波信号混叠、超声纵波声速未知导致薄层厚度无法测量的问题,提出一种基于声压反射系数幅度谱(Ultrasonic Reflection Coefficient Amplitude Spectrum,URCAS)匹配分析技术同时测量薄层厚度和超声纵波声速的方法。采用相关系数法对薄层试样实测声压反射系数幅度谱和理论声压反射系数幅度谱在超声检测有效频带范围内逐一进行匹配分析,通过反演计算得到相关系数最大值点对应的超声检测参数,最终实现薄层厚度和超声纵波声速的同时表征。利用该方法对铝合金基体上的雷达吸波涂层(Radar Absorbing Coatings,RAC)进行实验测试及信号分析。结果表明:该方法可以有效实现混叠信号中超声特征参量的提取,反演得到吸波涂层厚度与千分尺测量厚度间相对误差为2.53%-3.72%、纵波声速测量相对误差为2.51%-3.75%。 相似文献
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