桥式起重机箱形梁异种钢焊接接头疲劳损伤的声发射表征

文中通过声发射技术对桥式起重机箱形梁Q345B/Q235B异种钢焊接接头疲劳损伤过程进行表征,发现了声发射特征参数变化取决于疲劳裂纹扩展不同阶段的特点,得以利用声发射动态监测桥式起重机循环载荷下的疲劳损伤状态,从而实现及早预警的目的。另外,通过对异种钢焊接接头焊缝和热影响区2种不同缺陷位置疲劳实验各阶段典型声发射信号的对比分析,获知热影响区比焊缝位置更易发生疲劳断裂,故箱形主梁在服役过程中应重点关注异种钢焊接接头热影响区位置并及早发现危险。     

转轴裂纹声发射监测研究

声发射技术作为一种无损检测方法,可以找到声发射信号和裂纹扩展之间的关系,分析材料变形与断裂机制。介绍了声发射技术用于转轴裂纹监测的研究,分析了声发射信号与转轴裂纹扩展之间的关系。实验表明采用声发射技术可以对转轴裂纹进行监测,证明了声发射技术在转轴监测上的可行性。     

金属裂纹扩展声发射信号特性研究

机械结构件中的应力集中使得结构极易产生裂纹并逐渐扩展,裂纹扩展时伴有声发射信号,因此有必要对结构件中裂纹扩展时的声发射信号进行特征研究。为研究金属板件中的裂纹声发射源特征行为,通过分析板件中的裂纹声发射源,从理论上推导了裂纹声发射的幅值和频率特征表达式。在裂纹扩展过程中,金属板件的裂纹声发射信号幅值与声发射源的开裂长度和拉伸应力的乘积成正比,频率与裂纹开裂速度成反比,且与裂纹开裂长度成正比。用声发射检测系统对预制有初始裂纹的金属板件进行拉伸状态下的声发射监测,通过对声发射信号求取功率谱密度估计,实现不同声发射信号以功率谱在频域的分布为信号特征的有效区分。实验结果与理论分析相符合,研究结果对金属板件的裂纹声发射检测技术具有重要意义。     

基于多指标信息的起重机裂纹监测方法

声发射技术广泛应用于压力容器、航空航天和桥梁建筑等行业，与其他的无损检测方式相比具有检测效率高、检测时间短等优点。近年来，起重机设备事故频发，影响了生产效率和生命安全，研究起重机结构损伤的特征，开展起重机的安全监测是目前亟需解决的问题。为了实现对起重设备的在线监测，文中首先研究了起重机材料Q235B的裂纹特性，分析了拉伸试件在撕裂过程中所表现出的动态参数特征，然后基于起重机在不同载荷下所表现出的声发射特征，提出了一种基于VMD分解的多指标监测方法。该方法对裂纹信号进行了特征提取，并将特征信号进行多指标计算，通过监测多个特征指标实现起重设备的状态评估。研究结果表明：本方法能有效实现起重机的裂纹监测，适用于不同载荷和多种运行工况的条件，具有较高的可行性和准确性。     

声发射检测起重机的现状与可行性试验

起重机是建筑与工业生产中的重要设备,统计表明起重机事故约占我国全部工业企业伤害事故的20%左右。基于此,文中对目前声发射检测在起重机的应用现状进行了综述,将声发射在线监测方法引入到大型门箱式起重机检测的可行性进行了分析,并在线检测。结果表明,声发射应用于大型门箱式起重机的检测是可行的,能有效识别存在的危险的信号;门箱式起重机两端部的圆弧过渡处角焊缝属于应力集中区,是声发射检测时的重点监测部位。     

起重机主梁疲劳强度的探讨

基于有限元分析结果进行疲劳分析的基本理论、思路及方法,运用ANSYS程序对假定无缺陷和含横向裂纹起重机主梁进行有限元数值模拟,得到交变应力最大部位,预测了起重机主梁疲劳裂纹萌生寿命和裂纹扩展阶段的疲劳寿命,以得到不同裂纹深度的主梁疲劳寿命。     

起重机主梁的应变疲劳寿命估算

针对某起重机主梁裂纹附近区域的应变测试信号的分析,发现了该主梁出现了应变疲劳现象,为研究起重机主梁裂纹的产生及扩展机理,对有裂纹的起重机进行使用寿命预估及安全评价,通过对该起重机在正常工况下的应变信号进行测试,并进行五点三次平滑处理,分析研究其载荷谱,并参考相关文献中Q345材料的应变疲劳参数,计算出应力值,绘制出应力-应变特性曲线,然后根据Manson-Coffin公式及Miner线性损伤累计法则,计算出起重机主梁的疲劳寿命,得出该起重机还能够安全运行的时间值。研究结果表明,该带裂纹起重机的使用寿命预估方法可以进行推广应用,为起重机的疲劳寿命预估提供了合理的研究方法。     

声发射技术在疲劳裂纹检测中的应用

主要讨论了声发射技术应用于疲劳裂纹的检测.根据疲劳裂纹的信号特征及测试场合,选用合适的疲劳裂纹检测方法,结合板簧疲劳裂纹试验机上的实验分析,得出声发射技术应用于疲劳裂纹检测的优势.     

基于声发射技术的水轮机裂纹检测系统研究

研究了利用声发射技术实时检测水轮机叶片的裂纹的检测系统。重点介绍了检测系统软、硬件设计中的关键问题,以硬件描述语言(VHDL)设计出FPGA芯片来实时接收声发射信号的特征参数,来实现对水轮机叶片进行实时动态的裂纹检测。     

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     

用有限元确定起重机裂纹补强板的参数

采用ANSYS有限元分析软件，对因出现裂纹的起重机主梁而添加的补强板进行系列计算，得出修补后主梁裂纹的应力及应力强度因子的变化规律。结果表明，采用参数适当的补强板，可降低起重机主梁裂纹尖端的应力，从而保证起重机的安全。     

结构疲劳损伤的声发射检测可靠性研究

针对声发射技术对金属结构损伤的检测可靠性问题,以金属疲劳裂纹检测试验为基础,利用声发射特征参数的趋势分析和关联分析法,首先根据贝叶斯理论,计算了声发射对一定长度疲劳裂纹的检测概率;其次,研究了检测结构起裂时对应声发射幅度参数的阈值及其对损伤判断的影响。该研究可为减少声发射检测中的金属疲劳损伤信号误判,提高检测效率,以及确定复杂航空结构疲劳寿命提供支持。     

浅析验证声发射检测对高纯气体大容积钢制无缝气瓶危及安全缺陷的检出能力

声发射无损检测对气瓶中裂纹类缺陷、塑性变形、泄漏极其敏感。本文通过人为因素，在高纯气体大容积钢制无缝气瓶上设计制作出不同类型、不同等级的损伤缺陷，对气瓶进行声发射无损检测技术检测，验证声发射无损检测技术在高纯气体大容积钢制无缝气瓶上危及安全缺陷的检出能力。实验结果表明，声发射无损检测对缺陷的所处位置和方向的不同均不影响声发射的检测效果。声发射无损检测可以检测出大容积钢制无缝气瓶中危及安全的活性缺陷。     

门式起重机焊接主梁裂纹扩展分析

焊接主梁是门式起重机的主要焊接钢结构,是主要的承力构件。焊接主梁疲劳裂纹形成过程复杂,影响其裂纹形成的因素众多。从焊接特性和实际使用情况着手,采用断裂力学理论分析了焊接主梁裂纹萌生点和裂纹扩展过程。根据门式起重机承受交变载荷的特点,运用循环法,估算了焊接主梁的疲劳裂纹扩展寿命。研究结果为门式起重机的安全使用和管理提供了理论依据。     

等高线法的桥式起重机主梁损伤识别

起重机金属结构在长期使用下形成的疲劳损伤对起重机的安全生产造成严重影响.基于ANSYS有限元分析软件,建立了桥式起重机金属结构有限元模型,并对结构主梁进行了不同损伤情况下的模态分析,根据起重机主梁在不同损伤工况下的同阶及不同阶模态频率的不同,使用前三阶模态频率结合等高线相交理论方法,直观、定量地得到起重机主梁裂纹存在的...     

基于信息熵的轧辊裂纹声发射三维定位方法

在平整机的轧制过程中,轧辊表面承受巨大的接触应力、交变应力和摩擦力作用,易产生裂纹。在复杂载荷的作用下,裂纹会成为疲劳核心,其尖端的应力急剧增加并导致裂纹扩展,严重时会造成断辊事故发生。同时,裂纹的不断扩展伴随着应力波的释放,产生声发射(Acoustic emission,AE)现象。利用声发射技术对平整机轧辊裂纹进行定位,不需要全辊身进行逐点扫描,检测效率高,实时性好。针对平整机轧辊的声发射三维定位中存在的定位"多源性"干扰问题,提出基于信息熵的轧辊裂纹声发射三维定位方法。利用信息熵对声发射参数进行权重的量化,进而获得评价轧辊状态的综合指标;根据正常辊综合指标的分布,确定干扰源的指标范围;利用此范围将裂纹辊中的干扰源有效剔除,进而提高裂纹辊的定位精度。利用该方法对某钢厂冷轧平整机的正常辊和裂纹辊的试验数据进行分析,处理前后的结果验证了方法的有效性,为准确及时地检测出裂纹的位置信息、保证轧辊的安全生产提供有力的数据支持。     

起重机低速重载回转支承的故障模式、机理及其状态监测

归纳了回转支承的故障模式以及典型故障的机理分析,并调研了起重机回转支承运行情况,为起重机回转运行状态监测提供了可靠依据.对声发射技术在起重机回转支承上的应用进行可行性分析,提出了研究的基本思路,讨论了典型故障的信号采集与识别技术.最后,对起重机回转支承声发射监测技术的研究前景进行了展望.     

门座起重机回转支承声发射信号特征分析

针对低速重载回转支承故障检测的难点问题,对一台已服役36年的门座起重机转柱式回转支承进行声发射检测,确定了上支座滚道声发射信号衰减曲线及传感器的安装位置。通过现场试验获得空载、半载和满载4种工况下门座起重机回转支承上支座滚道声发射信号,对幅值、持续时间、能量等典型参数特征和典型定位信号波形频谱特征进行了分析,以期为后续研究工作提供一定指导。     

基于声发射和神经网络的风机叶片裂纹识别研究

提出一种对风力机叶片裂纹声发射信号进行模式识别的方法。该方法以叶片无裂纹、萌生裂纹、扩展裂纹和断裂四个阶段为声发射源的四个模式,基于声发射信号含有丰富的发射源信息的特点,通过大量采样获得叶片裂纹声发射信号参数,并依照叶片裂纹声发射参数分析的数值特点确定BP神经网络,用选定的网络对叶片裂纹阶段进行模式识别,以判断裂纹的危害程度。仿真结果表明,利用BP神经网络可以对声发射信号进行有效识别,识别准确率达到90%以上。     

裂纹长度和位置影响下声发射信号传播特性

针对再制造毛坯闭合裂纹检测较困难,采用声发射技术,从仿真和实验两个方面研究裂纹长度和裂纹位置对声发射信号传播特性的影响。根据裂纹中波的传输理论,采用时域有限差方法,仿真两个因素对声信号的影响,实验结果表明,裂纹长度对于信号衰减影响比裂纹位置明显;裂纹长度小于3 mm时信号的能量和幅值衰减系数(分别为-0.28和-0.15)明显大于裂纹长度大于6 mm的信号衰减系数(分别为-1.48和-0.9);裂纹长度为3 mm比裂纹长度为0.5 mm时能量和幅值相对衰减率分别大0.62 d B和0.2 d B,而其比裂纹长度为15 mm的能量和幅值相对衰减分别小14.7 d B和8 d B;裂纹位置的能量相对衰减率位于-6.4~-6.6 d B,幅值相对衰减率位于-1.4~-1.7 d B。实验研究了裂纹长度对声发射信号的影响,得出裂纹长度小于2 mm时的衰减系数明显大于裂纹长度超过6 mm的衰减系数,与仿真结果相符。因此,声发射参数与裂纹长度有明确的对应关系,声发射技术可有效检测再制造毛坯中的裂纹,尤其是长度小于3 mm的微裂纹。