基于数理统计的无损检测过程质量控制

无损检测与评价的可靠性取决于检测过程的可靠性。采用适宜的质量控制技术对检测过程的抽样、检测人员、检测仪器、检测数据和缺陷评定等因素进行分析与控制，可以提高检测与评价结果的准确性及可靠性。简要介绍了统计抽样、测量系统分析、不确定度评定、故障树与事件树分析等质量控制技术的理论及应用方法，并结合无损检测与评价过程进行了讨论。     

在轴承磁粉检测中不确定度的探讨

介绍了测量不确定度的概念及管理要求,结合无损检测应用特点,给出了轴承磁粉检测缺陷长度的测量不确定度评定案例。     

核工业用高压釜温度测试方法

设计了一种在线校准装置,对高压釜温度均匀性、轴向温度场、径向温度场、温度稳定度进行了校准,确定了高压釜有效加热区大小,分析了高压釜温度均匀性测量结果不确定度来源,确定了其不确定度评定方法,采用多家实验室比对法验证了校准结果的可靠性。结果表明,采用的校准工装设计合理、实用性强,从根本上解决了高压高温在线校准的难题,多家实验室比对结果为满意,满足生产需求。     

双引伸计法同轴度测量仪的不确定度分析

分析了双引伸计式同轴度测试仪的数学模型,建立了不确定度的评定方法,在高温蠕变持久试验机上进行了同轴度校准试验,参照JJF 1059.1-2012《测量不确定度评定与表示》计量技术规范,分析了不确定度评定中各个分量的来源并进行了综合评定,完善了同轴度校准的实际操作方法,提高了数据的准确性.     

实验室检测评定方法的测量不确定度

检测评定方法是实验室中最为常用的基础试验手段，其评价判定结果的准确性对研究材料特性及评价制品的合格与否都有直接参考价值。使用名义等级(nominal level)、次序等级(ordinal level)、度量等级(metric level)这3种不同评价等级方式,再通过对物理检测、化学检测、无损检测(NDE) 3种试验过程不确定度的分析和评价，最终获得了不同检测评价方法所合成不确定度评定的不同结果。测量结果的准确性往往会对企业的经济利益造成直接影响,甚至会影响到员工人身安全和健康,因此,该研究对国内外实验室检测评价方法的不确定度评定有着很重要的意义。     

飞行器液位传感器校准技术的研究

针对目前国内飞行器液位传感器难以校准这一问题,设计并实现了一种适用于飞行器的电容式液位传感器校准装置,对该装置的测量不确定度进行评定,并建立了飞行器电容式液位传感器的溯源链。计算结果表明：该液位传感器校准装置的测量不确定度约为0.291 mm,满足校准要求。     

维氏硬度试验的测量不确定度评定

利用FW214自动维氏硬度计,通过综合评定法对经校准的459HV10标块进行试验;并对测量结果的影响因素进行了分析,进而评定了维氏硬度试验的测量不确定度。结果表明：该试验室检测方法、检验水平能够满足GB/T 4340.2要求;综合评定法在提高检验效率的同时也能满足试验准确度需求。     

钢材拉伸试验中的不确定度评定

根据实验室认可的一般要求,简要介绍了测量不确定度的基本概念。对测量不确定度的评定过程和基本方法进行系统的论述。并通过对钢筋的拉伸试验,展示了钢材拉伸试验中的不确定度评定的全过程。     

玻璃液体温度计示值修正值测量结果不确定度的评定

结合实际检测工作，根据JJG 1059—1999《测量不确定度评定与表示》计量技术规范的要求，对工作用玻璃液体温度计示值修正值测量结果进行了不确定度分析与计算。其结果对工作用玻璃液体温度计的检定与校准工作具有一定的参考价值。     

面向在机测量的动态测量不确定度评定与实验研究

针对在机测量系统不确定度量化评定难题,研究了面向在机测量的动态测量不确定度评定方法及策略,设计了评定框架;引入量值特性分析并融合黑箱理论进行了不确定度分量分析,规划了网格点阵式和正交连续式等两种样本集;按照极大似然估计原则对采样数据拟合,得到不确定度分量的分布规律及概率密度函数;建立了面向在机测量的动态测量不确定度评定...     

有限元法与BP神经网络在红外检测信号处理中的应用

应用有限元分析和BP神经网络分析主动加热式红外无损检测中影响缺陷定量的因素。对背部开有不同深度、不同直径沉孔缺陷的平板表面采用恒定热流加热。使用有限元分析软件Ansys计算得到表面温度分布云图和温升。将计算数据作为样本训练用于缺陷定量分析的BP神经网络，测试表明神经网络方法对于未知缺陷深度的识别相当有效。研究表明该信号处理技术对红外无损检测具有工程应用价值。     

特征参量选择对磁巴克豪森噪声评价材料硬度的影响

硬度是材料力学性能的重要指标之一,传统的压痕法测量方式会对材料产生破坏,因此硬度的无损评价成为该领域研究热点。针对合金钢表面硬度快速定量无损检测需求,设计6种不同热处理的24CrNiMo合金钢试件,采用磁巴克豪森噪声检测系统测量试件的无损检测信号,并提取3个不同的信号特征参量,分别建立不同评价参量与硬度之间的映射关系,得到3种硬度单参量评价模型,验证和对比单参量评价模型的相关系数和评价精度,分析模型存在问题和缺陷。为进一步提高合金钢硬度评价精度和可靠性,提出基于信号全量特征的多元评价参量,建立硬度多元参量评价模型,并对评价模型进行验证和对比分析。结果显示:基于卷积神经网络的多元参量评价模型效果好于单参量评价模型,其评价结果的平均误差为0.97%,最大误差为2.78%。研究成果为合金钢硬度快速定量无损检测提供了新方法,提高了评价精度、可靠性和稳定性。     

力学测试中的不确定度评定

简要介绍了测量不确定度的基本概念,同时对力学测试中测量不确定度的评定过程和基本方法进行了论述。评定了力学测试中钢材拉伸试验的相对不确定度,验证了实验室日常检测结果的可靠程度。     

金属磁记忆检测法研究进展

金属磁记忆法不仅可以实现传统无损检测技术对宏观裂纹的测定,而且可以确定由于应力集中造成的损伤,进而实现对结构剩余寿命的评估。该方法具有检测设备轻便、操作过程简单以及缺陷识别判据直观等优点,易于工程应用。但作为一种新型无损检测技术,其测试原理的理论物理模型、测试结果的可靠性和定量化、测试信息的有效利用性等方面还存在许多争议和不确定之处。在简单介绍其测试原理基础上,列举了一些典型工程应用实例,并就该方法存在的问题和未来发展方向进行了探讨。     

无损检测仪器设备内部校准的有效性

为确保无损检测数据准确和结果可靠,应以量值溯源为基础,对无损检测仪器设备实施内部校准时,应保证内部校准的有效性。     

New possibilities of increasing accuracy for nondestructive testing: Part 1. Basic principles and application examples

A new method for increasing accuracy of nondestructive testing techniques, particularly electromagnetic (eddy current), thermal, electrical, capacitance, etc., is proposed. The method, called a testing methodology by calibrated disturbing factors, is based on recording of a measuring instrument's response to the introduction of calibrated disturbing excitations in the active testing area. Analysis of the recorded response provides the possibility to calculate corrections for measurement results, to supplement data processing algorithms with corrective actions and to identify sources of measurement uncertainties. In comparison with conventional calibration techniques, the proposed method is based on calibration of disturbing influences in a range available for the calibration experiment with necessary accuracy and transformation of calibration results to the range of real testing conditions not directly accessible. Several data processing algorithms are proposed for calculation of measurement corrections. This series of papers devoted to the subject of calibrated disturbing factors comprises three parts. The first part, this particular paper, has an introductory character and is devoted to explanation of basic principles of the proposed testing methodology. In the second part, data processing algorithms and, in the third part, analysis of data processing algorithms as well as accuracy tests will be described.