基于改进PSO算法的LS-SVM对管道超声导波缺陷的二维轮廓重构

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。     

基于脉冲漏磁理论的铁磁性材料斜裂纹检测

在广泛应用于各行各业的铁磁性材料中,由于应力和环境等因素的作用,裂纹是其最常见的缺陷之一,且多以不规则的形状(如斜裂纹)存在。为了分析斜裂纹的脉冲漏磁信号特点,建立了脉冲漏磁检测斜裂纹的有限元仿真模型,对比分析了斜裂纹与垂直裂纹的脉冲漏磁信号的差异,提取并研究了相关特征量与斜裂纹尺寸的关系。同时,利用脉冲漏磁检测系统对几种斜裂纹进行了实验,检测结果与仿真分析结果一致,验证了利用脉冲漏磁检测斜裂纹的可行性,为下一步对斜裂纹的定量检测提供了理论指导。     

脉冲涡流热成像图像的BEMD提升小波阈值去噪

在脉冲涡流热成像检测中,有效抑制红外热图的噪声是最终提取特征量识别缺陷的关键环节之一。将提升小波阈值去噪的思想运用到二维经验模态分解(BEMD)中,提出了一种基于BEMD的提升小波阈值去噪方法。针对传统软、硬阈值法的局限性,引入包括带有可变因子的隶属函数的模糊阈值处理方法。将该方法运用于脉冲涡流热成像信号的实际消噪处理,实验结果表明,该方法与小波阈值去噪相比,去噪效果更明显,图像的细节特征更清晰。     

脉冲涡流热成像裂纹检测机理仿真分析

脉冲涡流热成像技术由于在导电材料缺陷检测中的优势而成为无损检测的热点。本文运用电磁感应原理及热传导理论,建立感应加热数学模型,利用有限元法分析电磁激励热成像检测缺陷的机理。利用COMSOL有限元软件建模分析了导磁材料和非导磁材料中两种基本裂纹slot和notch附近涡流场和温度场的分布情况,通过分析裂纹附近涡流密度大小和温度场的变化曲线,指出检测导磁和非导磁材料裂纹的最佳观测时间以及温度响应,为下一步的裂纹定量检测提供理论指导。     

基于小波阈值改进的去噪算法研究

在平常的信号检测中,常常伴随着信号噪声的存在,使得检测结果不准确,所以需要对信号进行去噪处理。而小波去噪在信号预处理方面应用广泛,特别是小波阈值去噪,操作简单且效果良好。针对软、硬阈值去噪方法进行分析,提出一种基于高次逼近法改进阈值的去噪方法。仿真实验表明,利用自适应阈值的高次逼近法,其去噪效果优于常规的软、硬阈值及高次逼近法,得到的信号效果更好。