结合时间逆转的兰姆波与加权分布成像算法对多损伤识别的研究

结合时间逆转的兰姆波与加权分布成像算法,来识别铝板中的多缺陷。通过分析重建波形与原始激励的调幅脉冲之间的波形扭曲来校对基于时间逆转的损伤指数(Damage index,DI)。利用加权分布函数,传感网络中各条传感路径所校对的DI值被映射到检测区域内的各个离散坐标上,构建缺陷出现在这些离散坐标上的概率图像。利用动态有限元法在无缺陷和有不同切缝缺陷(不同长度)的铝板中研究兰姆波的时间可逆性,并评估这个基于时间逆转的DI对损伤识别的有效性。在试验中利用所建立起来的损伤识别方法诊断一个带有双切缝缺陷的铝板。试验结果表明,这个方法不但不依赖基准信号,而且可以精确地识别和定位铝板中的多缺陷。     

超声导波在扭转模态下的管道缺陷检测

为了研究扭转模态在不同形状管道中的传播特性和缺陷的检测能力。建立带有缺陷的管道有限元模型,利用有限元软件ABAQUS对T(0,1)模态导波在直管、弯管中的传播过程进行数值模拟研究。导波信号采用汉宁窗调制的正弦信号,激励T(0,1)模态信号。结果表明,最低阶的扭转模态适合于管道的缺陷检测。且50kHz的T(0,1)模态导波对直管、弯管上的缺陷敏感,在缺陷对应的位置上,导波的回波幅值最大,能量也较集中。     

聚脲防腐管道中超声导波的缺陷检测研究

聚脲涂料作为近些年发展起来的新型防腐材料,现已广泛应用于管道内外壁的防腐保护。为了克服传统超声波检测效率低的短板,提出了超声导波检测技术对聚脲防腐管道中裂纹损伤的检测应用设想,利用数值仿真的方式对此展开研究。通过分析聚脲防腐管道的解析模型,借助有限元分析软件Abaqus,建立黏弹性-弹性复合材料的三维圆柱模型,并模拟不同激励频率下L(0,2)模态导波在其中的传播状态。结合频散和衰减特性两方面的研究,获取优化的激励频率,并对聚脲防腐管道进行不同类型缺陷检测的仿真分析和实验验证。研究结果表明,数值仿真结果与实验验证基本吻合,说明了超声导波对聚脲防腐管道的缺陷检测方法有效,同时也可实现对缺陷定位分析。     

基于超声导波的高压电缆铝护套检测技术可行性研究

针对高压电缆铝护套在运行过程中易出现机械损伤及腐蚀失效的问题,通过建立高压电缆铝护套的简化模型并求解其频散方程获得了相应的频散曲线,从而对高压电缆铝护套中超声导波多模态、频散和衰减等传播特性进行了研究,提出了利用超声导波无损检测技术实现对高压电缆铝护套快速无损检测的方法,在理论分析和有限元仿真的基础上,使用超声导波检测仪对高压电缆铝护套进行了缺陷检测试验研究。研究结果表明:采用32 kHz的T(0,1)模态能够检测铝护套中截面损失在4.25%以上的裂纹缺陷,缺陷回波幅值随着缺陷增大而增大;理论分析、有限元仿真和检测试验验证了超声导波检测高压电缆铝护套缺陷的可行性。     

金属小径管损伤电磁超声导波检测的高效混合仿真方法及导波换能器可行性研究

金属小径管广泛应用于航空航天、化工等工程领域关键结构中,对其进行定期无损检测至关重要。作为一种先进电磁无损检测方法,电磁超声导波检测在金属小径管损伤定量评估中具有优势。目前,金属管道缺陷电磁超声导波检测的仿真主要采用有限元等数值模拟方法,涉及电磁场和结构场计算。然而,电磁超声导波检测通常采用激励电流的频率为几百千赫兹,在管道中激发的涡流趋肤深度极小,导致仿真需大量网格进行求解域剖分以确保仿真精度,检测信号计算时间较长。鉴于此,提出一种集成解析法和有限元法的金属小径管缺陷电磁超声导波检测混合仿真方法,采用解析法求解电磁场相关场量,将所求洛伦兹力导入有限元仿真中求解结构场,实现电磁场量和结构场量的快速计算,高效求取检测信号,对金属小径管缺陷定位时,精度高达约98%。在通过全有限元仿真验证所提混合仿真方法正确性的基础上,结合系列仿真和试验研究,对所提导波换能器激发的超声导波模态进行了识别,对该换能器在金属小径管损伤检测和定位方面进行了可行性验证。     

温变工况下螺栓松动检测的独立成分分析方法

导波损伤检测技术的关键在于检测出结构损伤引起的导波信号变化,但环境温度变化也会影响导波传播过程,引起信号改变,导致损伤检测的失败。为了消除温度变化的影响,笔者采用独立成分分析(independent component analysis,简称ICA)方法处理导波响应信号。作为一种盲源分离的算法,ICA能够从混合信号中提取得到独立的未知源信号分量。因此利用ICA方法能将导波的响应源信号从被温度变化干扰的混合信号中分离出来,实现消除温度变化干扰的目的。为验证该方法的可行性,以螺栓连接铝板为对象进行实验,采集不同温度下螺栓全紧及松动状态的导波响应信号,将其经过ICA方法处理后应用到损伤定位算法中。结果表明,应用ICA处理后的导波信号能够成功定位松动螺栓,证实了ICA方法排除温度变化对导波传播影响的有效性。     

基于神经网络和支持向量机的导波弯管腐蚀损伤程度辨识研究

利用导波的远场检测优势和机器学习模型,开展管道弯曲处腐蚀损伤程度智能辨识方法研究.在普通碳质钢管弯头处加工不同程度的腐蚀缺陷,按腐蚀程度分为10个等级.采用自激自收和一激一收两种信号激励接收方式,在管道中激励具有非频散的T(0,1)型超声导波,采集得到不同腐蚀程度缺陷对应的导波检测信号.在时域和频域对检测信号进行分析,提取多个导波信号特征值用于表征损伤程度,并通过BP神经网络和支持向量机两种分类模型对数据进行训练分析得到缺陷损伤辨识模型,实现弯曲处腐蚀程度的准确辨识.研究中分析两种模型的超参数对缺陷辨识模型精度的影响,对比研究两种模型对弯管腐蚀损伤辨识的性能.试验结果表明,两种损伤辨识模型对不同激励接收模式下的导波检测信号均能取得较优的分类效果.相较于BP神经网络,支持向量机在小样本条件下对弯管腐蚀损伤具有更好的辨识效果.     

基于振动声调制的金属微裂纹定位方法研究

针对传统线性超声检测无法检测闭合微裂纹的问题,搭建了铝板的微裂纹振动声调制(VAM)检测系统,提取检测信号中的一阶旁瓣非线性信号和只滤除基波的全部非线性信号并对其时域反转,在ABAQUS有限元软件下,将其加载在铝板的无损模型上实现时间反转聚焦,获取铝板模型能量分布云图和各质点的位移信息,以此对微裂纹进行定位。结果表明,在时反信号的聚焦时刻原裂纹位置处有较强能量聚焦,只滤除基波的全部非线性信号聚焦效果优于一阶旁瓣非线性信号,振动声调制技术与时间反转方法结合能够实现对微裂纹的检测和定位。     

基于导波频散特征的超声导波模态识别方法

针对超声导波检测应用中模态识别难的问题,提出一种基于导波频散特征的模态识别方法。通过估计导波信号的频散量来识别导波模态,而导波的频散量与该模态导波波数在激励频率处的二次泰勒展开系数有关。根据导波信号的频散特点,构造带时间斜变的Chirplet匹配原子库,基于该Chirplet原子库,对导波信号进行匹配追踪分解,并算得该导波信号波数在激励频率处二次泰勒展开系数的最优估计值,再根据预先算得的各模态导波的波数-频率频散关系,区分导波信号的不同模态。数值模拟和试验验证都表明,该导波模态识别方法是准确且有效的。而该方法的不足之处是尚不能识别混叠严重的导波信号。研究结果有助于提高人们对复杂导波检测信号的解析能力,并推动导波检测技术的推广应用。     

基于电磁超声导波的铝板裂纹缺陷检测方法

针对铝板斜向裂纹缺陷检测问题,提出了一种非对称斜向曲折型线圈电磁超声导波换能器设计结构。通过毕奥萨伐尔定律建立了曲折型线圈及非对称斜向曲折型线圈的等效力磁模型,分析了电磁超声换能机理中洛伦兹力、磁感应强度与主声束传播特性的关系,实验验证了不同斜向角度的曲折型线圈电磁超声换能器缺陷检测能力。结果表明,斜向曲折型线圈结构电磁超声换能器主声束回波信号呈非对称分布,其主声束方向垂直于换能器线圈工作导线,斜向角度变化可实现电磁超声导波在铝板中的传播方向控制,为铝板中全方位裂纹缺陷检测提供了理论依据与应用基础。