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针对大型锻件结构尺寸大,形状复杂,通常为粗大晶粒结构,生产制造过程中易产生白点、裂纹等危害性极大缺陷,以及大型锻件应用场景的极端重要性,本项目立足于发展大型锻件超声阵列无损评价方法,突破缺陷感知和识别关键技术,提出阵列全场、定量缺陷成像识别新方法。主要研究内容包括:1)研究了构件中缺陷超声散射场提取方法,分析了大型锻件中典型缺陷与超声波相互作用机理;2)进行了不同检测参数下大型锻件典型缺陷超声阵列成像数值仿真及检测实验研究,分析了超声阵列检测参数对缺陷检测效果的影响;3)进行了基于超声阵列成像技术的缺陷识别及定量评价方法研究,并将其应用于实际大型锻件损伤检测与识别中。通过项目研究工作,取得以下研究结果:1)利用子阵列的思想,建立了缺陷超声散射系数计算模型。研究了超声散射系数分布与缺陷方向的关系,提出一种基于散射系数分布的裂纹缺陷方向识别方法。2)基于仿真及检测实验获得的全矩阵数据,提取缺陷部位的散射系数分布,研究相控阵探头位置及子阵列参数对散射系数分布的影响。在确定最佳检测位置的基础上,利用主成分分析法评价子阵列参数对裂纹识别效果的影响,并优化出最佳的检测参数,为实际大型锻件检测提供基础;3)基于子阵列的概念,在普通全聚焦成像基础上,提出了一种基于矢量全聚焦的超声阵列裂纹方向识别方法,并将其应用于试块中不同方向人工裂纹的检测;4)通过数值仿真和检测试验,研究了金属夹杂缺陷的材料类型对超声检测信号的时域、频率的影响,提出了可用于夹杂缺陷表征的超声特征参数;同时,基于超声阵列获得的全矩阵数据,将全聚焦成像技术应用于夹杂缺陷的检测,实现了夹杂缺陷的检测与定位;5)将基于矢量全聚焦和散射系数分布的缺陷识别方法应用于典型锻件中缺陷的检测及识别,结果表明,两种方法可以很好实现大型锻件中裂纹缺陷检测及方向识别,误差较小。课题研究工作为实际大型锻件裂纹及夹杂缺陷检测提供了可行的解决方案。
针对大型锻件结构尺寸大,形状复杂,通常为粗大晶粒结构,生产制造过程中易产生白点、裂纹等危害性极大缺陷,以及大型锻件应用场景的极端重要性,本项目立足于发展大型锻件超声阵列无损评价方法,突破缺陷感知和识别关键技术,优化设计换能器阵列,提出阵列全场、定量缺陷成像识别新方法。主要研究内容包括:1)在考虑衰减情况下,研究大型锻件中阵列声场分布特性及与缺陷作用机理,揭示衰减对锻件中超声波幅度和相位的影响规律;2)建立换能器阵列结构、检测参数与合成声场特征指标的多维优化模型,对阵列结构与检测参数进行优化设计,研制大型锻件检测专用换能器阵列;3)在考虑衰减的情况下,研究阵列检测信号全场聚焦成像和缺陷识别技术,实现大型锻件中复杂缺陷的全场、定量辨识,为提高我国高端大型锻件的制造能力提供强有力的质量评价体系。
彩叶树种近年来在各地的需求一直处于上升趋势,北京、上海、大连等大中城市还特别提出了在城区主干道两侧以及重点景区种植红色、金色等系列彩叶树种,以解决城市绿化色彩单调的问题。但是,设计师在做园林设计时依然...
开挖时要注意开挖进尺、控制超欠挖、支护时注意钢架(如果有)连接、防排水同样是非常重要的,不可忽视、二衬施工时要注意不能侵线。
放坡的坡度,边坡稳定验算,支护方案(如果有的话),分层厚度。 《深基坑工程施工技术》是虹桥综合交通枢纽深基坑工程技术策划和施工管理过程的总结。以基坑工程为主题,以基坑办案的确定、实施过程的控制...
变电站巡检机器人保护装置识别关键技术研究
针对现场保护装置压板、二次空气开关和指示灯3个主要反映实际运行状态的基本要素,对变电站巡检机器人室内保护装置巡视功能开展研究.分别提出基于颜色特征对图像识别算法、多特征识别算法和基于灰度处理的图像阈值分割方法,以解决变电站巡检机器人对保护装置识别率低的问题,填补机器人对保护装置巡视技术方面的空白,深化机器人巡视技术的应用,适应未来无人值守变电站的发展要求.
工程建设中如何识别关键部位、关键工序的方法探讨
对工程施工的关键部位、关键工序进行定义,并用打分法对其进行识别,以确定工程建设监理方法。
以管道缺陷为检测对象,以超声波为检测手段,研究了基于稀疏采样的管道缺陷超声波复合阵列内检测技术,在准确保留超声检测信号特征参数信息的基础上,大幅度减少了检测过程中产生的超声回波信号采集数据量,便于全部检测数据的有效存储和实时处理。结合超声复合阵列传感器,能够快速检测出壁厚变化类、渗漏孔、轴向及周向裂纹多种类型的缺陷。通过本项目的研究,建立了专用的超声专业字典,实现了检测脉冲超声信号的最稀疏表达;在理论上建立了超声检测信号稀疏采样的理论框架,并且采用硬件电路首次实现了超声检测信号物理稀疏采样,突破了传统奈奎斯特采样的局限,电路性能满足设计要求;在不重构原检测信号的基础上,直接由稀疏采样得到的数据解算出了回波信号的声学特征参量,解决了稀疏采样值恢复原始检测信号的时间贪婪性问题;建立了超声传感器复合阵列空间结构参数与缺陷回波特征参数关联模型,实现了稀疏采样条件下不同类型缺陷重构与可视化成像。达到了项目申请时的既定目标。 2100433B
《大型铸锻件及结构件超声波探伤》较完整地介绍了大型铸锻件的超声波探伤,重点介绍了不同类大锻件如汽轮机转子、筒形锻件、真空处理锻件、钢板、复合板、真空处理与调质处理碳钢与合金钢压力容器锻件以及奥氏体钢锻件的超声波检测。《大型铸锻件及结构件超声波探伤》的特点是不但介绍了大型铸锻件的工艺特点,而且对铸锻件的物理性能及其冶金缺陷的成因与缺陷超声特征作了论述。《大型铸锻件及结构件超声波探伤》介绍的方法均是当前国际上通用的方法,具有实际操作意义。
《大型铸锻件及结构件超声波探伤》适合金属材料及其制件超声波检验的技术人员阅读参考。
管道超声内检测技术目前面临的突出问题是检测数据量太大,无法实现全部数据的存储和实时处理,无法同时实现多种缺陷快速检测。本课题拟开展基于稀疏采样的超声传感器复合阵列快速检测壁厚变化类缺陷、渗漏孔、轴向及周向裂纹的机理和方法研究。首次提出超声专业字典概念,实现超声检测回波信号最稀疏表达;创新性运用稀疏采样原理,提出超声传感器检测回波信号稀疏采样机理与前端物理实现方法;创新提出稀疏采样值快速解算缺陷回波信号特征参数方法,无需重建检测信号,解决稀疏采样值恢复原始检测信号的时间贪婪性问题;采用超声传感器复合阵列方法,建立阵列空间结构参数与缺陷回波特征参数关联模型,实现稀疏采样条件下不同空间趋向缺陷重构。本课题将为解决目前管道超声内检测技术难题提供科学依据。