铝合金P-MIG焊接过程熔滴过渡行为的结构负载声发射表征

通过在线检测铝合金PMIG焊接过程的结构负载声发射信号,研究熔滴过渡行为的表征,以及熔滴过渡形式变化对声发射信号特征参数的影响. 结果表明,焊接过程中检测到的结构负载声发射信号时域波形包含了较多的PMIG焊接过程熔滴过渡特征信息,利用时域波形及其平均振铃计数、平均正峰值等特征参数可以对PMIG焊接过程中的熔滴过渡现象进行表征. 当熔滴过渡频率相同时,随着熔滴过渡对液态熔池的冲击作用增大,声发射信号特征参数相应增大;当熔滴过渡频率不同时,熔滴过渡频率越大,熔滴体积越小,对液态熔池的冲击作用越小,声发射信号特征参数相应减小.     

Q345R疲劳损伤过程声发射信号特征分析

制冷系统压力容器应用非常广泛，对于该类在役压力容器还没有可靠的实时动态监测方法。提出采用声发射检测技术对制冷系统压力容器进行实时监测，通过对容器制造材料Q345R钢的疲劳载荷试验，采集材料损伤全过程的声发射信号进行特征参数分析、波形和频谱分析，发现材料从裂纹萌生到断裂失效过程的转折点，并对不同损伤阶段声发射信号波形和频谱的特性进行对比研究，找出各个阶段声发射信号的特征，为实现Q345R声发射动态监测和评价提供可靠依据。     

基于声发射的滚动轴承损伤振动机理研究

论述了声发射技术应用于滚动轴承状态监测和故障诊断的方法.对各典型状态滚动轴承在不同转速和载荷下的声发射信号进行了振动分析,研究了滚动轴承的损伤振动随转速和栽荷的变化规律.定义了基于振动分析的声发射信号特征参数,研究了各特征参数随转速、载荷和损伤类型的变化规律.研究结果为滚动轴承的安全运行、状态监测和故障诊断提供了一种新的方法.     

无损检测中常用声发射参数的分析与评价

以自己和其他研究者的实验结果为基础,根据声发射参数本身的内涵和对声发射过程描述的方式和角度,将声发射参数分为基本参数和特征参数、过程参数和状态参数,并对不同参数对材料声发射性能的描述特点、灵敏度及适用条件进行了概括和分析。     

电阻点焊熔核形核信息的声发射信号表征

以结构负载压电传感的方式,研究借助声发射信号表征电阻点焊铝合金过程的熔核形核信息,包括焊接过程的声发射信号表征和熔核质量信息的声发射信号表征.结果表明,电阻点焊不论是稳定形核还是非稳定形核均可以用声发射信号来表征熔核形核的不同物理阶段.熔核形核的飞溅、开裂等特征事件也可以利用电阻点焊过程声发射信号的形核声发射特征参数来予以界定.声发射特征参数与熔核形核尺寸、焊点拉剪载荷具有较好的相关性.可以使用焊接过程中的声发射特征参数作为检测或预测熔核形核尺寸和焊点拉剪载荷的依据之一.     

声发射仪器的发展

从声发射(AE)特征参数的提取、多通道系统和专用声发射仪器的发展三方面叙述声发射仪器的历史变化,重点分析了一些国外先进产品的设计思想和特点。     

基于主成分分析方法的磨削颤振的检测

介绍了应用特征参数有效性评价方法和主成分分析法选取并简化磨削加工过程中采集的原始声发射信号的特征参数,然后再通过模式识别的方法对所得出的声发射信号的主成分进行判别,以达到对磨削过程中颤振的实时检测。检测方法通过试验得到了验证,能够有效地区分磨削过程是否发生了颤振。     

压力容器声发射信号人工神经网络模式识别方法的研究

采用人工神经网络模式识别技术对现场压力容器各种声发射源信号特征参数进行了模式识别分析,提出了采用人工神经网络分类方法对压力容器声发射源信号进行定量分析的概念,从而找到了评价声发射源严重程度的方法,设计和培训的人工神经网络可以给出一个多种因素产生的复合声发射源中裂纹扩展、氧化夹渣断裂、残余应力释放和机械摩擦信号所占的百分比,这一结果使声发射技术对压力容器安全状态的无损评价成为可能。     

缺陷试板拉伸过程声发射信号特性的相关性分析

为了研究含不同缺陷的16MnR焊接试样的声发射信号特征参数的分布特点及相关性,制作了板状焊接试样。分别进行了含气孔、条渣、未焊透及无缺陷试样的拉伸试验。对试验中声发射信号的计数、能量和幅值的分布特点及其相关性进行了分析,得出了不同缺陷的特征参数分布特点和各参数之间的相关性。提出了运用特征参数的分布特点、相关性分析及特征参量累积分析可以确定某一类型含缺陷材料的声发射特性。但由于缺陷的形状特征、尺寸及混合特性不同,得出的特性曲线和特征点也会不同。尽可能建立多种缺陷的声发射信号特性参数的试验数据,利用各种方法对试验数据进行分析,才能为检测人员更好地评估设备的完整性提供支持。     

基于不同频率下疲劳裂纹扩展时声发射特性分析

为了探究Q345R材料在循环载荷作用下的性能,开展不同频率下疲劳裂纹扩展实验,对照疲劳载荷过程中的损伤过程,提取声发射信号特征参数并进行综合分析。研究发现不同加载频率下,材料疲劳裂纹扩展长度与循环次数的关系;同时通过声发射在线监测其过程中的特征参数,发现疲劳裂纹扩展和断裂过程中的规律性,为声发射技术应用于Q345R材料的在线检测提供了参考。     

基于声发射技术的箱型梁大应力区故障模式识别

在介绍了声发射技术的基础上,采用BP神经网络,分别对预置故障的港口起重机典型结构——箱型梁的声发射信号进行分析。选用原始波形特征参数以及它们之间组合派生出的特征参数等9个参数作为神经网络的输入,设计箱型梁大应力区常见五种故障模式：正常、局部表面裂纹、局部深埋裂纹、局部焊缝、对接焊缝为最终识别分类模式。结果表明,该方法可以对以上五种模式的声发射源进行有效识别。     

基于BP神经网络训练的储罐底板声发射检测评价方法

将能够表征储罐底板安全状态的声发射特征参数以及其他影响声发射检测结果的因素作为输入参数,通过大量的检测数据对其进行训练,建立适用于储罐底板声发射评价的神经网络专家系统,并最终通过多台储罐的实际检测结果测试该评价系统的准确性,进而提高储罐底板声发射检测评价的可靠度。     

基于声发射技术的气体阀门内漏诊断

针对石化企业阀门内漏在线诊断中存在的问题,建立了预置缺陷闸阀内漏模拟试验平台,应用声发射检测技术,结合Fluent软件对泄漏状态下流场的模拟,探讨了气体阀门内漏过程中声发射特征参数分布规律。利用小波分析技术,研究了内漏声发射信号频率分布规律。结果表明:随着压差的增大,阀门泄漏率增大,声发射信号特征参数(能量、幅值、平均信号电平等)也随之呈规律性变化,且阀门缺陷尺寸越大,变化趋势越明显。对均方根-泄漏率关系曲线进行最小二乘法拟合,提出阀门内漏定量诊断公式。     

Q345R钢拉伸损伤过程声发射特征参数表征及定量评价

针对在工业应用中需要动态监测Q345R钢损伤的问题,提出了采用声发射检测技术对其损伤过程进行表征和定量评价。通过建立拉伸测试和声发射检测系统,对制备好的标准拉伸试块进行试验,提取其声发射信号特征参数,对照拉伸载荷图,分别进行特征参数历程图、累积量分析以及定量评价研究。试验结果表明,两种特征参数的分析方法都能对Q345R钢拉伸损伤过程的各个力学行为阶段进行表征,而且累积量分析能更准确清晰地区分各个力学行为阶段的分界点,为材料的定量评价提供参考依据。     

声发射在形状记忆合金研究中的应用

介绍了声发射（AE）法研究形状记忆合金的原理和基本方法，大量研究结果表明，通过检测形状记忆合金的AE信号，分析AE信号的特征参数，可研究和评价温度和应力诱发马氏体相变，了解其马氏体相变过程及其特点，进而对作为AE源的形状记忆合金本身的性能和状态进行评价，作为一种动态无损检测技术，声发射对研究形状记忆合金智能材料和结构起着重要作用。     

基于声发射信号模式的齿轮特征识别研究

鉴于声发射信号对齿轮早期裂纹具有独特的敏感性,对早期齿轮声发射信号的特征识别具有重要意义。介绍小波变换理论及其原理,建立齿轮疲劳试验平台,利用小波阈值降噪对不同工况下齿轮声发射信号进行预处理,获取高能量频段的信号并提取时域、频域特征参数,将其作为BP神经网络的输入,以识别不同工况下的声发射信号。实验结果表明：与去噪后的全频段信号相比,基于高能量频段信号所提取的特征参数具有更高的识别率,为早期齿轮故障信号分析和检测提供借鉴。     

基于钢岔管水压试验中的声发射检测技术应用研究

为保证钢岔管在水压试验过程中能够安全进行,本文采用声发射实时监测技术对钢岔管焊缝和母材产生的声发射信号进行实时监测。在升压之前,用断铅信号模拟源分析了随着传播距离的增加声发射信号衰减的情况,并给出了满足同类型试验的幅值与传播距离的关系式;在升压和保压过程中,综合采用声发射源的平面定位分析法、特征参数分析法、波形分析法对出现有意义的声发射信号时段进行了详细分析,为钢岔管水压试验的安全监测提供了技术支撑。试验结果对同类型钢岔管水压试验声发射安全监测具有一定的参考价值。     

基于小波包特征熵的碳纤维复合材料损伤声发射信号特征提取方法

针对碳纤维复合材料层合板弯曲失效过程开展了声发射监测试验,并对试验采集的声发射信号进行了K-均值聚类分析,提取了不同损伤类型的声发射信号,对每种损伤类型的信号利用小波包特征熵的分析方法,选取能反映不同损伤类型的特征参数,实现对碳纤维复合材料不同损伤信号的有效识别,为碳纤维复合材料的损伤监测提供了理论依据。     

声发射信号特征参数分析方法在镁铝合金拉伸试验分析中的应用

介绍了声发射信号特征参数及简单参数分析方法。用声发射技术监测了镁铝合金的拉伸过程,对比分析了拉伸特性曲线和声发射分布图随时间的变化规律,发现声发射事件计数和幅值能很好地反映拉伸的不同阶段。对信号参数进行关联分析,事件计数和能量关联在时间上的分布能很好地区分拉伸过程中的声源,也能很好地区分拉伸的不同阶段。