超声兰姆波阵列检测系统

采用兰姆波阵列技术对大型板类构件缺陷进行检测,具有覆盖面积大、检测速度快的特点。根据兰姆波在板类构件内传播的频散特性理论,设计了激发单模态兰姆波的斜探头。采用单通道超声激励收发卡结合多路开关转换的方式研制了多通道超声检测系统。把多个兰姆波探头布置成圆形阵列,利用多通道超声检测系统采用椭圆定位算法对板类构件上的人工缺陷进行了多组信号的采集、数据处理和成像显示,实验表明检测系统可以实现多个换能器的快速收发控制和板类缺陷的有效检测。

基于预紧力工况下的原位螺栓超声检测研究

高铁制动盘螺栓疲劳裂纹可能会危害列车行车安全,有必要进行原位检测。但常用小角度纵波检测未考虑原位状态下预紧力的影响,螺栓缺陷定量精度不足。运用CIVA软件对原位螺栓裂纹进行仿真并优化检测工艺;利用有效弹性常数法表征螺栓在应力诱导下的宏观各向异性,研究预紧力对缺陷定量的影响规律。建立原位状态的螺栓模型,分析折射角,晶片尺寸,频率和带宽对螺栓声场和缺陷回波的影响,选择最佳工艺参数。基于此参数,模拟不同预紧力下不同尺寸缺陷的回波。研究结果表明:不同预紧力下回波幅值不同。最后,绘制缺陷大小-波幅曲线图,实现螺栓缺陷定量分析。对实际螺栓开展原位检测,结果表明考虑预紧力后,缺陷定量误差降低了12%。

苹果可溶性固形物含量的多元线性回归预测

目的可溶性固形物含量是评价苹果品质的重要指标,为开发苹果品质快速检测设备提供理论基础。方法采用高光谱图像采集系统采集"富士"苹果的高光谱图像,并获取感兴趣区域的反射光谱;应用连续投影算法对标准正态变换预处理后的光谱进行降维;基于选取的特征光谱建立预测苹果可溶性固形物含量的多元线性回归模型。结果采用连续投影算法从256个全光谱中提取了12个波长作为特征光谱,明显提升了多元线性回归预测模型的运行效率;基于特征光谱建立的多元线性回归预测模型具有较好的校正性能(RC=0.804,RCm=0.665%)和预测性能(RP=0.859,RPm=0.413%)。结论研究建立的苹果可溶性固形物含量预测模型性能较稳定,可以满足实际应用需求。