焊缝超声波探伤中缺陷波形变化规律的研究

本文分析了在焊缝超声A扫检测中探头的基本扫察方式和典型缺陷的结构形状。采集已知典型焊缝缺陷在探头四种基本扫察下的动态波形数据,并分析不同缺陷类型的波形变化规律,为缺陷定性识别提供一些参考。     

钢管对接焊缝超声波检测中缺陷的定性

超声波检测中,缺陷定性是检测的难点。在焊缝检测中,超声波仪的荧光屏仅能看到大致相同的脉冲波形,要在微小差别的波形中,分辩出缺陷的性质,就比较困难。文章通过分析常见焊缝缺陷的波形及其特征,提出了鉴别缺陷性质的方法。     

模糊关联规则在超声波探伤焊缝检验中的运用

本文根据模糊技术中的灰关联分析,采用HS610e数字式超声波探伤仪进行缺陷检测,按常规的A扫描超声探伤方法进行扫查。依据不同波形的特点,根据模糊数学中特征值的提取方法,对波形的特征值进行分类提取,并对其进行归一化处理后建立典型焊缝损伤波形数据库。将所需检验缺陷回波数据与典型焊缝损伤波形数据库的数据进行灰关联度计算,从而根据计算结果进行比较可以完成识别工作。根据实验结果,基本实现了预期目标。并且在此基础上对超声波探伤缺陷识别的一些关键技术进行了研究和探索,对后续工作提出了建议。     

基于深度学习的小径管环焊缝DR图像缺陷智能识别

数字射线（DR）检测是承压设备用小径管对接环焊缝焊接质量控制常用的方法,由检测人员识别DR图像中的缺陷。这种人工识别的方法存在工作效率低,容易漏检等亟待解决的关键问题。因此,提出了基于Faster RCNN卷积神经网络的深度学习方法,对DR图像进行目标检测,识别气孔、夹杂、裂纹、未熔合等缺陷类型,实现对小径管接环焊缝缺陷智能识别的目的。     

基于支持向量机的矿山微震波形识别和分类研究

为了对微震监测系统每天采集到的大量波形数据进行识别和分类,建立了一个基于支持向量机并具有智能学习功能的波形自动分类器模型。通过对某段时间采集的波形进行人工分析,得到相关特征参数,包括频率、最大幅值、释放总能量、持续时间、触发时间、测试感知率等信息,结合经验与理论的分析方法区分判断该波形的类别,利用这些已经人为判定的波形类别和特征参数对支持向量机分类器进行训练、优化,最后得到最优的分类器模型参数。结果表明该分类器能够将微震波形进行良好的分类处理。     

石油化工管道焊缝超声检测人员技能培训与考核

管道焊缝根部缺陷超声检测信号难以识别判定,检测人员经过专业培训,能提高检测技能,保证检测质量。     

压力容器焊缝超声波检测中缺陷定性分析

目前,超声波检测是检测焊缝质量最常用的无损检测方法之一,超声波检测在检测焊缝时通过在显示屏上显示的波形所对应的时间和幅度能够对缺陷进行精确的定位和定量分析,然而在对缺陷性质的判定方面上仍是一项难点,经过多年深入研究和经验积累,超声波检测在焊缝缺陷定性方面的可靠性得到了提高,本文主要介绍了工程检测中常用的几种判断缺陷性质的方法和焊缝中最常见的几种缺陷及其形成原因。     

焊缝超声波探伤典型缺陷波形规律研究

对超声波形变化规律进行研究。采集典型缺陷波形数据,利用小波技术对缺陷波形进行降噪、并采用最小二乘法对动态波形拟合,根据拟合参数,分析不同典型缺陷波形的变化规律。     

基于机器视觉的焊缝缺陷识别方法研究

焊接技术被广泛应用于航空航天、机械、核能、船舶及石油化工等领域。为保证焊缝质量,提升焊接件的可靠性,对焊接件进行无损检测是一个不可或缺的环节。随着计算机技术的发展,焊缝缺陷的识别方法已成为目前的研究热点。基于机器视觉的焊缝缺陷识别方法进行了综述,分别介绍了焊缝缺陷图像的预处理、基于机器学习的缺陷检测以及基于深度学习的缺陷识别,指出了未来的研究方向,为该领域进一步深入研究提供参考。     

基于改进Faster R-CNN的焊缝缺陷图谱识别

焊缝缺陷是锅炉、压力容器等承压特种设备使用安全的严重威胁,相控阵超声缺陷检测方法以其快速、无损等优点将逐渐成为此类设备的原位全体积焊缝缺陷检测的主要技术。然而,由于检测数据量大,缺陷形状和大小各异,缺陷识别是一项具有挑战性的任务。在本文中,提出了基于深度学习的方法来识别相控阵超声检测图谱中的缺陷,基于Faster R-CNN网络框架,根据焊缝缺陷的特点,使用带有特征金字塔网络的ResNet50作为特征提取的主干,以更好的检测缺陷图谱中的小缺陷。实验结果表明,与传统的Faster R-CNN相比,改进后的模型可以获得更好的性能。     

Optimizations of the Processing Parameters of High-Performance Engineering Plastic in Injection Molding

Thin-wall injection molding parts have the shrinkage distortion problem, this is mainly caused by the setting of processing parameters. Gray relational analysis and Taguchi method were applied to obtain the combination of processing parameters that could produce the product with optimal multiple quality characteristics. We used gray relational analysis to solve the single quality characteristic problem of Taguchi method and used the response graph of gray relational analysis to receive the optimal processing parameters combinations, which would produce the product with multiple quality characteristics. Finally, the confirmation experiment proved the reliability and reproducibility of this experiment with 95% confidence interval.     

基于距离分析的邓式灰关联在故障诊断中的应用

传统邓氏灰关联方法是采用等权重的形式求取关联度,其关联度带有较大的主观因素,易造成信息损失,造成错误的故障诊断。针对存在的问题,本文引入了距离分析法,利用非匀权重的形式求取关联度,体现五种油中溶解气体对判断变压器故障类型的不同程度影响。它的特点是权重的分配不受主观因素制约,完全由样本数据信息决定。将该方法用于变压器故障诊断,结果表明,该方法可行有效,有实用意义。     

基于可拓理论的故障模式识别研究

针对变压器潜伏性故障,提出一种以物元模型和关联函数为基础的可拓故障诊断法。物元模型的建立是基于变压器的三比值法和改进特征气体法,分析故障机理,选取较优的有代表性的故障特征气体或比值,作为物元模型的特征量。然后,通过可拓关联函数计算待诊变压器故障参数与标准故障模式的关联度,从而进行故障判断。用具体实例进行了诊断验证,结果表明该方法具有故障分类识别的有效性和可行性。     

Multiple Quality Characteristics Optimization of Precision Injection Molding for LCD Light Guide Plates

A light guide plate is a key component that enables backlight modules to provide sufficient light source for liquid crystal displays (LCDs). Hence, this study aims to investigate the relationship between precision injection molding process parameters and light guide plate's quality characteristics. Taguchi method and grey relational analysis are applied to determine the optimal processing conditions for light guide plates and back-propagation neural network (BPNN) is used to establish a quality prediction system for molded light guide plates. First, the study determines the quality characteristics of light guide plates and uses Taguchi method to plan experiment. Nonetheless, since the Taguchi method is mostly used to optimize single quality characteristic, which often fail to represent process parameter optimization of the overall quality, this study takes advantage of grey relational analysis and integrates multiple qualities to determine the optimal process conditions for light guide plates. The Taguchi method is chosen to design the learning parameters for the BPNN, which is free from the drawbacks of the traditional trial-and-error method and speeds up network convergence to determine preferable combinations of learning parameters. As the experiments reveal, the prediction system established in this study is effective in accurate prediction of the qualities of light guide plates.     

液压衬套非线性特性计算及影响因素分析

由于内部橡胶-机械-液压系统的存在,液压衬套力学特性表现出复杂的非线性特征。着重研究了双向液-固耦合非线性有限元计算方法在液压衬套力学性能分析方面的独特优势。采用双向液-固耦合有限元方法,全面分析了液压衬套静态、动态力学特性以及流体内特性分布规律。初步探讨了各个集总参数变化对液压衬套动特性调整优化的影响情况。     

基于信噪比与灰色关联分析的注塑工艺参数多目标优化

以分线器盖为研究对象,基于信噪比和灰色关联分析,提出了一种注塑工艺参数多目标优化方法.针对顶出时的体积收缩率和总翘曲变形量等质量指标要求,建立5因素4水平的正交试验,得到每组实验的质量指标数值及其对应的信噪比.对信噪比进行无量纲化处理后,计算各因素对质量指标的灰色关联系数和灰色关联度.对灰色关联度进行极差分析,得到最优...     

工艺参数对注塑件熔接痕性能的影响

概述了注塑件熔接痕的分类及特点；分析了工艺参数主要包括熔体温度、模具温度、充模速度、注射时间、注射压力、保压压力、后处理等对熔接痕的外观及性能的影响。着重阐述了各工艺参数对熔接痕性能影响的研究进展；综述了优化工艺参数和研究工艺参数对熔接痕影响程度的研究以及数值模拟技术，并从工艺方面提出了减小熔接痕损害的方法。     

整流设备动态均流技术

叙述了影响晶闸管均流的因素,包括元件通态特性、元件开通特性、母排连接方式等。分析了动态均流的主要电路构成,指出实现动态均流的基本原理是立足于控制回路,通过自动调节实现同相桥臂元件通态平均电流趋于相同。通过对桥臂电流波形的分析,论证了动态均流方法的有效性。采用此方法在较宽的电流范围内能保证均流系数大于95%。     

基于灰色关联分析和熵权法的双色注塑多目标参数优化

以双色塑料碗为例,给出了一种实现多目标优化的分析方法。选定第一射和第二射的模具温度、熔体温度、保压压力为因素变量,第二射的平均体积收缩率和总翘曲量为优化指标,设计了6因素5水平的正交试验,使用Moldflow软件进行模拟分析。利用试验所得指标参数进行信噪比处理,通过熵权法计算出2个优化指标的权重,最终得到灰色关联度,实现了多目标优化到单目标优化的转变。对优化后的工艺参数进行模拟分析,得到的第二射平均体积收缩率最大值为15.67 %,总翘曲变形量最大值为1.964 mm,较原始工艺参数的分析结果分别降低了7.8 %和18.4 %,产品质量得以提升。试验结果表明了正交试验、灰色关联分析和熵权法相结合实现多目标优化在注塑工艺参数寻优中的有效性。