人工神经网络在声发射检测中的应用

介绍人工神经网络技术在声发射检测领域的应用现状，并对这项技术在声发射检测中的应用前景进行了展望。简介人工神经网络声发射检测应用的基本原理并用实例加以说明。     

碳/环氧复合材料拉伸损伤声发射Felicity效应研究

为研究碳/环氧复合材料的Felicity效应,制定了碳/环氧复合材料[0]单向板拉伸试验方案,结合试验数据探讨了复合材料的Felicity比值变化规律。结果表明,复合材料的Felicity比值随损伤程度的增加呈下降趋势,说明利用Felicity比值可以较有效地评定复合材料损伤程度。     

基于SVM的碳纤维/环氧复合材料声发射源识别

对单丝碳纤维/环氧树脂复合材料的试样以及碳布/环氧树脂试样拉伸,对其拉伸过程中产生的声发射源信号利用声发射波形参数作为不同神经网络的输入对其进行模式识别,发现SVM神经网络比BP神经网络在对声发射源信号进行模式识别时具有更高的预测准确率。在增加SVM网络训练集时,SVM网络的预测准确率有较大的提高。利用声发射波形参数与SVM对碳/环氧树脂复合材料进行模式识别得到较好的效果。     

声发射技术在泄漏检测中的应用

通过对声发射泄漏检测的原理、机理和仪器设计等的研究,探讨了适合我国工业应用的声发射检漏技术,将价廉、便携、高效和操作方便的声发射仪器应用在工艺设备及管道泄漏检测上的可行性。     

声发射技术在防喷器检测中的应用

简要介绍了国内声发射技术在防喷器检测的应用现状。总结了声发射技术检测的在用防喷器使用状况表,对不同型号的防喷器和使用时间不同的防喷器进行分析,统计出防喷器的使用状况规律。根据声发射的检测结果分析了防喷器的缺陷成因,为防喷器的继续使用和维修提供依据。声发射技术应用于防喷器的检测非常成功,最后提出了目前急需解决的问题和发展趋势。     

声发射法在复合材料飞轮试件损伤检测中的应用

采用声发射法对复合材料飞轮试件高速旋转时的损伤信号进行采集.借助体视显微镜、光学显微镜和着色法等辅助检测方法,使损伤类型与损伤信号一一对应.用经过训练的人工神经网络对飞轮试件的损伤模式进行了有效识别.试验还研究了飞轮试件的最终失效原因是由于环向裂纹的贯穿造成的.     

基于声发射检测的碳布／环氧树脂复合材料压缩损伤评价

用声发射仪器监测二维编织碳布／环氧树脂复合材料的压缩损伤过程。通过载荷与声发射特征关系图,判断出其在损伤过程中的临界失效载荷,作为判断材料临界损伤强度的依据。通过对碳布／环氧树脂复合材料在压缩损伤过程中产生的声发射信号进行小波包分解,并对信号进行频谱分析以及对小波包分解后的各层进行能量分析,得出了声发射源即纤维断裂信号、基体断裂信号和层间开裂信号的频率分布范围。     

声发射技术在锅炉泄漏检测中的应用

针对锅炉所存在的泄漏缺陷,提出了一种声发射逐点监测方法,然后结合声发射信号幅度历程和波形频谱分析法,通过现场检测实例验证了该方法用于锅炉泄漏缺陷声发射检测的可行性与准确性。     

不同拉伸速度下的碳布/环氧树脂复合材料声发射评价

采用电子万能实验机控制,分别以1、2、5 mm/min的加载速度对碳布/环氧树脂复合材料进行拉伸,在拉伸过程中用声发射检测设备采集拉伸过程中产生的声发射信号,建立采集的声发射信号特征与时间、载荷的相关图,通过对相关图的分析,判断碳布/环氧树脂材料在拉伸过程中的损伤情况,并结合相关图分析不同拉伸速度对碳布/环氧树脂复合材料的影响,判定碳布/环氧树脂复合材料的临界失效载荷.结果表明:声发射检测可用于评价复合材料加载过程中的损伤情况,可将最大承载载荷的70％～80％作为碳布/环氧复合材料的失效参考载荷.     

阶梯加载在复合材料容器声发射检测中的应用

对阶梯加载方式在复合材料容器声发射检测中的应用进行研究,发现每一阶梯载荷下的费比变化过程可以用来细观描述容器受载时的变化过程,获得和常规加载方式一致的信号趋势信息,且对容器强度影响较小。研究可为该种加载方式在容器质量评估中的应用提供支持。     

声发射源特性的神经网络模式识别研究

提出一种对声发射源活动情况进行模式识别的方法。该方法以裂纹的形成、扩展和断裂三个阶段为声发射源,通过对声发射的参数进行采样和分析,利用不同类型的人工神经网络进行模式识别,以判断理解纹的危害程度。该方法也可用于区别噪声、泄漏、裂纹等不同声发射源的声发射信号,以判断缺陷的类别。     

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。     

复合材料损伤过程的声发射研究方法

对声发射（ＡＥ）研究的基本方法作了简介,采用参数分析和波形分析方法对金属基和陶瓷基复合材料在变形损伤过程中的ＡＥ特征进行了研究,结果表明,通过记录声发射特征参数可以有效地判断复合材料各阶段的变形损伤机制。因此,利用这一手段可以更全面、更深入地了解复合材料伤破坏过程。     

声发射技术在三维编织复合材料测试中的应用研究

论述了声发射技术在三维编织复合材料拉伸过程损伤测试中的应用，结果表明，通过采集声发射参数可以描述复合材料在载荷情况下的内部变形的损伤机制。系统采用小波分析方法对声发射信号进行噪声处理，用频谱图描述复合材料的内部损伤变形特征，为复合材料的力学性能分析和材料复合工艺的改善提供理论基础。     

用声发射技术研究水泥基复合材料脆性

观测了不同种类混凝土三点弯曲梁的声发射（AE）特性,发现掺加纤维对声发射特性有明显影响。掺加纤维的混凝土梁,声发射事件突发性明显减小,采用Weibull函数方法定量分析了材料特性对混凝土试件的声发射特性、断裂特性及脆性的影响。结果表明,参数m和θ具有明显的物理意义,m值表征由材料特性引起的脆性,而θ值表征由试件几何尺寸引起的试件脆性。     

人工神经网络在电磁无损检测中的应用

介绍人工神经网络在电磁无损检测领域的应用现状，重点讨论BP(误差反向传播)神经网络、模糊BP神经网络和径向基函数(RBF)神经网络，分别以应用实例讨论了它们在漏磁和涡流无损检测中的应用。人工神经网络是实现电磁无损检测定量化的有效途径。     

人工神经网络及其在超声检测中的应用

从组织神经网络的结构参数以及训练和测试网络着手,结合实例论述了误差逆传播算法（BP算法）在超声检测中的若干应用。     

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。     

轴承球的声发射检测技术

相同条件下运动的轴承球下落到装有换能器的反弹块上，换能器将接收的信号转换成电信号，经过放大和滤波等形成可记录的声发射信号。实验表明，根据单位时间的振铃计数可将缺陷球识别出来。此方法具有速度快、可靠性高、易于实现自动化等优点。