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漏磁检测是由铁磁材料制作的兵器部件的常用无损检测方法之一,检测中的难点是根据被测漏磁信号反演缺陷的几何参数。将BP神经网络应用于漏磁信号的反演中,对神经网络进行训练,建立了漏磁信号与缺陷几何参数之间的数学模型,利用测量漏磁信号和仿真数据对模型进行了检验。试验结果表明,BP神经网络能根据漏磁信号精确地预测缺陷的几何参数,为漏磁定量化检测提供了一种可行的方法。 相似文献
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基于有限元法的输气管道漏磁场分析 总被引:2,自引:1,他引:1
漏磁检测是输气管道无损检测的常用方法之一,也是实现管道在役检测的有效方法。建立了输气管道漏磁检测的实体模型和有限元分析的数学模型;推导出适合齐次自然边界条件下泊松方程的有限元方程;通过对输气管道缺陷进行有限元方法分析计算,可知有限元法能分析计算任意形状缺陷的漏磁场,能方便地建立大量形状不同尺寸不一的缺陷识别库,给出了磁场强度矢量图、磁力线分布图和漏磁场分析结果。同时,利用有限元法分析计算了不同尺寸不同形状缺陷的漏磁场,得出了随着缺陷宽度、深度的增加峰峰值也随着增大的结论。分析结果可为缺陷的定量检测打下基础。 相似文献
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The magnetic flux leakage (MFL) method is commonly used in the nondestructive evaluation (NDE) of gun barrels. The key point of MFL testing is to estimate the crack geometry parameters based on the measured signal. The analysis of magnetic leakage fields can be obtained by solving Maxwell's equations using finite element method (FEM). The radial component of magnetic flux density is measured in MFL testing. The peak-peak value, the separation distance between positive and negative peaks of signal and the lift-off value of Hall-sensor are used as the main features of every sample. This paper establishes the multi-regression equations related to the width (the depth) of crack and the main characteristic values. The regression model is tested by use of the magnetic leakage data. The experimental results indicate that the regression equations can accurately predict the 2-D defect geometry parameters and the MFL quantitative testing can be achieved. 相似文献