基于改进信赖域算法的三维不规则缺陷重构

漏磁检测广泛应用于铁磁性材料设备的在线检测当中,是一种有效的缺陷检测方法。如何利用缺陷漏磁信号进行三维不规则缺陷轮廓重构是漏磁检测中的关键问题。然而,三维不规则缺陷漏磁检测的有限元模型计算量大,因此难以快速获得精确的漏磁信号,并且由于缺陷重构的不适定性,研究中不容易获得不规则缺陷的精确轮廓。本文提出了一种用于计算三维不规则缺陷漏磁信号的单元磁偶极带叠加模型,并验证了使用该正演模型进行漏磁计算的有效性,针对三维缺陷轮廓重构的高维优化问题,提出了一种带边界约束的基于信赖域的投影Levenberg-Marquart算法,实现了三维不规则缺陷轮廓的重构。实验结果表明:该三维不规则缺陷重构方法不仅不需要大量的漏磁检测数据,并且相对于群智能算法,重构误差降低了90.1%,最大深度误差降低了53.9%,耗费时间减少了96.1%,实现了高精度的缺陷重构。

6061-T6铝合金阶段性疲劳损伤试验研究

开展车用铝合金疲劳损伤检测与评估,对汽车轻量化材料的应用具有重要的理论意义和工程价值。基于CT损伤检测和缺陷重构技术,开展了6061-T6铝合金阶段性疲劳损伤特性研究。首先,对车用铝合金材料进行静拉伸试验和阶段性疲劳循环加载试验,得到了不同阶段的疲劳损伤试样。接着,利用基于X-ray的CT损伤检测,实现损伤试样内部的孔洞和裂纹等缺陷信息的获取,在AVIZO可视化软件中进行了缺陷特征的三维重构,研究了不同阶段试样损伤缺陷连续性特征。最后,根据不同阶段的疲劳损伤试样的损伤程度,分析了准确表征损伤程度的相关损伤演化参量的变化特性,包括孔隙率、损伤体积分数等。综合各损伤表征参量随循环次数的变化分析,损伤体积分数作为损伤参量不仅决定损伤占比的多少,对损伤尺寸也存在直接影响,更能反映损伤的连续性变化,从而能够进行合理有效的缺陷演化过程分析。