槽型缺陷深度和长度对SH0导波在接地网扁钢中传播的影响

通过改变扁钢槽型缺陷的深度与长度探索缺陷的深度与长度对SH0波在变电站接地网扁钢中传播的影响。超声检测结果表明:超声导波SH0波在传播过程中对缺陷检测的敏感性取决于缺陷处的深度,即腐蚀截面积。当缺陷面积小于整个截面积的18.75%时,很难发现反射波。深度(截面积)越小,回波信号越弱,甚至消失在噪声信号中。

超声Lamb波与薄板中槽型缺陷相互作用的数值模拟

为探讨超声Lamb波在有缺陷薄板结构中的传播机制,在理论分析的基础上,运用有限元数值模拟方法,对薄板结构中Lamb波与槽型缺陷的相互作用规律进行研究。数值仿真结果显示:当对称激励源的驱动频率小于Lamb波A1模态的截止频率,板中只存在S0模态,由于槽型缺陷的存在破坏了薄板结构的几何对称性,将发生模态转换而产生A0模态;当改变槽型缺陷的宽度和深度,发现S0模态的反射比率η_S对槽型缺陷深度变化比较敏感,而A0模态的反射比率η_A对槽型缺陷宽度变化比较敏感,且Lamb波在缺陷处的模态转换比率与激发频率呈现单调增加关系。

焊接薄板中S_0兰姆波对槽型缺陷响应特性的数值研究

采用数值仿真方法,就焊接薄板中S_0兰姆波对槽型缺陷的响应特性以及焊缝对S_0兰姆波槽型缺陷检测灵敏度的影响开展了数值研究。数值仿真结果表明,S_0_R信号(经槽型缺陷反射的S_0兰姆波回波信号)的反射比率随槽型缺陷深度的增大而单调增加;S_0_R信号的反射比率随槽型缺陷宽度的变化呈非单调变化关系,可将S_0_R信号的反射比率及其持续时间一并加以考虑,以评价槽型缺陷宽度的变化。随着焊缝余高的增加,S_0兰姆波对槽型缺陷的检测灵敏度将降低;随着焊缝宽度的增加,S_0兰姆波对槽型缺陷检测灵敏度的影响并不明显;相比之下,焊缝余高是影响S_0兰姆波槽型缺陷检测灵敏度的主要因素。研究结果表明,将S_0兰姆波用于检测隐藏于焊缝背后的槽型缺陷,是具有可行性的。所得结果对于发展焊接薄板的超声兰姆波无损检测技术,具有一定的理论指导意义和实际参考价值。

基于时间反转法的水平剪切导波对梁结构缺陷的检测

采用最低阶水平剪切模态SH0对梁结构进行检测,并用时间反转法对信号重构,计算出不同深度刻槽下损伤指数,对梁结构的损伤程度进行表征。试验采用厚度剪切式压电传感器激励接收SH0模态,对不同深度尺寸的槽型缺陷进行了检测,并将接收信号进行时间反转得到重构信号。通过重构信号与激励信号的对比得到损伤指数。结果表明:随着缺陷深度的增加,损伤指数呈指数单调上升趋势,基于时间反转法的水平剪切导波技术对梁结构缺陷检测具有一定潜力。

基于RBF神经网络的储油罐底板缺陷量化方法

提出一种基于RBF神经网络来提高漏磁检测对储油罐底板裂纹缺陷的量化能力的方法。首先利用有限元仿真计算了不同长度、宽度、深度和倾斜角度的槽型缺陷漏磁信号,分析漏磁信号分布规律并提取磁异常幅值和占宽作为磁信号特征量,探讨了磁信号特征量与缺陷尺寸之间的关系并组建样本集。其次,建立RBF神经网络与模拟退火算法相结合的量化模型,并使用样本集对RBF神经网络进行训练,预测缺陷大小及倾角。结果表明,磁异常特征量随缺陷尺寸及角度呈现不同变化规律,通过RBF神经网络建立复杂关系网,结合模拟退火算法可精确量化缺陷,样本集内缺陷平均量化正确率约为98.71%,样本集外缺陷平均量化正确率约为86.67%。因此,基于RBF神经网络并且结合模拟退火的方法可应用于漏磁检测对储油罐底板的缺陷量化,为储油罐的安全评估提供理论依据。