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1.
将傅里叶变换理论应用于圆台状脉冲涡流差分传感器缺陷检测信号的求解,提出了一种缺陷检测信号的解析计算方法。首先分析了缺陷检测信号谐波系数随缺陷尺寸变化的规律,而后根据电磁波反射与折射理论建立了圆台状差分传感器磁场解析模型,并根据谐波系数随缺陷尺寸变化的规律得到了任意缺陷检测信号傅里叶变换系数的通用表达式,最后经傅里叶反变换得到了任意缺陷的时域差分检测信号。通过实验对所提算法进行了验证,结果表明:该算法可准确求得圆台状脉冲涡流差分传感器缺陷检测信号,且具有较快的计算速度。 相似文献
2.
为给西安市海绵城市建设提供科学依据和参考,确定了西安市海绵城市建设设计降雨量并对主城区下垫面进行分析.结果表明:西安市年径流总量控制率为50%、80%和85%时,对应的设计降雨量分别为6.76 mm、17.43 mm和21.22mm.设计降雨量为21.22mm时,海绵城市建设可实现对全年87.14%的降雨场次地表径流有效控制的目标.主城区中,莲湖区、碑林区和新城区的不透水地表面积为90%左右,城市内涝的风险和促渗难度较大.结合西安市湿陷性黄土的地质条件,建议建立连续渗透体系;对既有街区,海绵城市建设应优先从公园绿地海绵化入手. 相似文献
3.
利用改良座滴法研究了高真空条件下熔融纯Sn在350 ~ 450 ℃下分别与Cu6Sn5和T2纯铜的润湿行为. 结果表明,表面镀金的金属间化合物基板在各试验温度下的润湿性均优于纯铜基板;金属基板表面氧化膜对润湿性的影响不容忽视;离子溅射后表面形成的金膜可以作为一种改善润湿性及控制界面IMC厚度的有效方法;润湿性改善的机制为Sn与氧化膜的化学反应,界面析出IMC或者IMC的溶解过程并非限制铺展的主要因素;铺展过程表现出线性铺展规律,可用反应产物控制模型对其进行描述,计算得到Sn/Cu6Sn5和Sn/Cu两体系的铺展激活能分别为20.469 kJ/mol和22.270 kJ/mol. 相似文献
4.
地铁车辆在正常运营过程中发生轴箱吊耳断裂问题,采用有限元分析方法和线路试验开展断裂机理研究,并对吊耳振动水平进行评估。通过分析振动激扰源和结构响应特性,确定断裂原因和提出解决方案并进行试验验证。仿真表明吊耳第一阶固有模态为横向弯曲,主频约260 Hz;吊耳根部内圆弧处为强度薄弱点,与现场裂纹位置吻合。试验表明轴箱体、吊耳振动水平与线路区间相关,钢轨波磨是导致车辆振动水平激增的主因,波长61.5 mm;钢轨波磨波长、车辆常用速度共同作用导致波磨频率在吊耳固有模态频带内,导致结构共振从而引发疲劳破坏,提出钢轨打磨、优化吊耳结构设计和使用管理条件等解决措施。开展钢轨打磨效果验证性试验,表明钢轨打磨可显著降低吊耳加速度水平,使结构应力降低50%以上,但部分线路仍存在轻微波磨,可根据车辆振动数据特征对波磨路段进行定位从而再次进行打磨。 相似文献
5.
动车组车体正常运营状态下可以保持十分优异的动力学性能,给乘客创造舒适的出行环境,但在偶然情况下也会出现异常弹性振动,也被称为抖车问题,严重影响车辆运行品质。基于线路实测车轮和钢轨外形,建立考虑弹性车体的动车组刚柔耦合动力学模型,仿真再现了动车组车体异常弹性振动现象,并对异常振动原因进行了研究。结果表明:动车组车轮与钢轨匹配关系异常,轮对等效锥度达到0.65,导致转向架蛇行运动频率达到9~10 Hz,与动车组车体一阶菱形模态频率接近,是引发车体产生异常振动的原因。基于此原因,改善轮轨匹配条件、提升车体一阶菱形模态频率和控制转向架蛇行运动相位关系是抑制异常弹性振动的三大方向。通过仿真分析发现,打磨钢轨和镟修车轮均能改善轮轨匹配关系,进而有效解决抖车问题;提升车体一阶菱形模态频率可将转向架蛇行运动频率与车体弹性模态频率分隔开,从而降低车体异常弹性振动;另外,使前后转向架反相位蛇行运动也可以避免激发车体一阶菱形模态。最终建议对异常振动线路轨道进行打磨处理;对于新设计高速动车组车体,建议提升车体一阶菱形模态频率,以提升了动车组车体对磨耗车轮和异常线路的适应性。 相似文献
7.
基于贝叶斯估计的漏磁缺陷轮廓重构方法研究 总被引:2,自引:2,他引:0
漏磁缺陷轮廓重构是指由检测到的漏磁信号重构缺陷轮廓及参数,是实现漏磁反演的关键。目前常用的反演方法包括神经网络法和优化法,但神经网络法的计算精度受噪声影响严重,优化法计算量大。针对这些问题,提出基于递推贝叶斯估计的漏磁缺陷重构算法。建立缺陷轮廓与漏磁信号的状态空间模型,将反演问题描述为基于状态和观测方程的典型的离散时间跟踪问题,对漏磁信号进行了反演,并在不同信噪比下对神经网络法和所提方法进行了反演效果的比较。结果表明:基于递推贝叶斯估计方法的漏磁信号反演算法精度高,同时对噪声具有鲁棒性,是一种有效可行的漏磁反演新方法。 相似文献
8.
9.
针对目前超声导波管道检测中缺陷成像研究较少现状,提出了一种基于改进PSO算法的LSSVM的缺陷二维轮廓重构方法。利用试验和有限元软件,获得不同尺度缺陷的回波信号。采用最小二乘网络学习方法,以回波信号数据为输入,二维轮廓数据为输出,建立非线性映射,实现了管道缺陷轴向宽度和径向深度的二维轮廓重构,并与径向基神经网络算法重构结果和一般PSO算法的LS-SVM算法进程进行对比。结果表明:该方法具有更强的泛化能力,是缺陷可视化检测的参考方法。 相似文献
10.