埋藏裂纹高度的超声无损测定

埋藏裂纹由于其隐蔽性，往往对在役零件造成不可预知的灾难性后果，因此对它的检测和高度的测量就显得尤为重要。本文介绍了裂纹端点反射法和波型转换法在垂直埋藏裂纹高度的测量原理，实验验证了这两种方法的可行性，两种方法的误差都在1mm之内，相对于波形转换法，端点反射法具有更高的精确度，当裂纹缺陷为5～7mm时，两种测量方法准确度较高，最后给出了达到更高精确度的条件。     

基于虚拟仪器和传感器阵列技术的综合无损检测系统

介绍了一种基于虚拟仪器和传感器阵列技术，利用计算机系统的强大资源和LabVIEW软件，集超声、涡流和磁记忆三种探伤方法于一体的综合式智能无损检测系统，超声和涡流传感器采用阵列探头方式，磁记忆传感器采用多通道形式，且除传感器外，所有硬件都装在一部便携式计算机内。因而具有功能强大、技术超前、扩展性好、携带方便等特点，非常适合于在探伤工作机动性和高效性要求高的场合以及大型复杂设备的检测。     

球墨铸铁件无损检测综合评价方法

介绍了无损检测技术用于球墨铸铁质量检测的基本原理及应用状况。液体渗透检测、涡流检测和磁粉检测常用于检测铸件表面和近表面缺陷,射线检测和超声检测常用于检测铸件内部缺陷,超声检测可用于表面光洁铸件的球化质量的检测,振动检测则用于表面粗糙铸件的球化质量的检测。     

装配误差对Rogowski线圈电流互感器准确度的影响

基于Rogowski线圈的电子式电流互感器是一项具有广阔发展前景的新型电流传感元件.从Rogowski线圈的工作机理人手探讨Rogowski线圈对于空间磁场的抗扰度,重点研究装配过程中出现的一次导线安装偏心、一次导线安装倾斜和u型杆结构装配不对称三种情况,对Rogowski线圈传感头准确度的影响.试验结果表明,采用合理严格的装配工艺后,传感头准确度从0.5级提高到0.2级.     

基于神经网络和涡流检测的自然裂纹形状重构

基于涡流检测的裂纹形状重构在压力容器和热交换管道等关键设备结构的无损评价中越来越重要。从裂纹产生机理出发,对裂纹进行了分类并分析了自然裂纹与人工裂纹的区别。采用神经网络方法对自然裂纹形状进行了重构。重构结果表明该方法具有快速、精确的优点。同时讨论了该方法的不足并提出了解决思路。     

方向基概率神经网络的模式识别

针对方向基函数神经网络与概率神经网络的优缺点,提出了方向基概率神经网络的基本模型,并讨论了它用作模式分类时的相关原理及算法。以焊缝中裂纹和气孔缺陷的分类为例,用方向基概率神经网络对缺陷进行模式识别。结果表明：该网络应用于模式识别,较方向基函数神经网络和概率神经网络不仅在速度上有较大的提高,而且在分类性能上也有明显的改善。     

新一代IP模式智能测控装置触摸式GUI实现

将触摸模式引入IP模式测控装置中,首先介绍基于ARM9的新一代IP模式智能测控装置硬件结构。从面向对象的嵌入式软件设计思想出发,利用UML对触摸式GUI软件体系结构进行建模,并重点阐述QT／E平台下的触摸输入可视化测控装置软件实现方法。应用于现代温室测控环境结果表明,触摸式GUI提供了便捷的操作环境,满足了测控装置功能日益多样化的发展要求。     

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 在超声检测中，粗晶材料由于较大的噪声背景，严重影响着有用信号的检测，为了提高信噪比，文章介绍了几种新的粗晶材料检测信号的处理技术，包括相关技术、专家系统、小波包去噪技术以及神经网络技术，给出了几种技术的原理及应用，这些技术将推动超声检测信号处理技术向着实时和高效的方向发展。     

40Cr钢淬硬层深度的涡流无损检测

利用涡流方法和常规硬度分析法对常用的淬火钢-40Cr钢的淬硬层深度进行了检测。通过对检测所得涡流信号的分析、计算及其与硬度实验法测算结果的对比，发现涡流无损检测拟合计算方法与硬度分析法的结果最大相对偏差平均小于6％。本研究将最小二乘法用于涡流硬度检测拟合，拟合值与实测的最大相对偏差为0．55％，拟合率达到了99％，并由此得出了涡流检测淬火钢淬硬层深度的规律。研究结果表明，涡流检测方法可以作为一种可靠的无损检测方法来进行淬硬层深度的测算，且所得结果的误差较小。     

任意激励波形的涡流检测系统设计

为适应当前涡流检测的发展，设计了可激励任意波形的涡流检测系统。采用基于大容量同步动态随机存储器（SDRAM）任意波形表的直接数字合成技术，由CPU根据检测需求生成任意波形幅值表，存储到SDRAM中，现场可编程门阵列器件（FPGA）将波形数据输出到D／A转换器，经滤波、放大后驱动涡流探头。该方法较好地解决了由于受资源限制而在使用直接数字合成输出波形时所进行的各种复杂计算。试验结果表明，任意激励波形的涡流检测系统性能稳定、使用灵活，可以满足高性能涡流检测的需求。