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公开(公告)号:CN112798688B
公开(公告)日:2022-02-11
申请号:CN202110026059.8
申请日:2021-01-08
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种提高材料损伤临界折射纵波检测灵敏度的方法,属于高端装备制造与检测领域。该方法包括以下步骤:根据被检材料和楔块的纵波声速,设计临界折射纵波楔块角度和几何尺寸;采用一发一收方式在不同损伤程度试样的表面激励、接收临界折射纵波;对临界折射纵波信号进行递归定量分析得到递归图,提取递归度、确定率、递归趋势三种特征参数,并做归一化处理;建立其与损伤参数间的对应关系。与仅利用临界折射纵波幅值检测损伤的方法相比,利用递归定量分析对临界折射纵波进行分析后检测结果直观、灵敏度高,实现了损伤的多参数评价,为不同损伤类型区分提供了可能,具有良好的工程应用价值。
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公开(公告)号:CN113552218A
公开(公告)日:2021-10-26
申请号:CN202110803987.0
申请日:2021-07-16
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种基于阵列超声信号幅值和相位特征加权的缺陷定性检测方法,其属于无损检测技术领域。该方法采用相控阵超声检测仪、相控阵超声探头和楔块构成的检测系统,采集包括直接、半跨和全跨模式在内的21种模式波的全矩阵数据;针对待检测区域的每个重建点,同时考虑阵列超声信号中各模式波的幅值和相位特征,分别对21种模式波实施延时叠加处理并筛选最强能量;在此基础上,提取相位信息进行加权成像,给出待测缺陷轮廓特征,从而实现弹性各向异性与各向同性材料中缺陷的定性辨识。该方法可对未知的面积型缺陷和体积型缺陷进行轮廓重建,缺陷判读直观,且定性和定量检测结果准确,具有较广阔工程应用前景。
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公开(公告)号:CN112903820A
公开(公告)日:2021-06-04
申请号:CN202110058134.9
申请日:2021-01-16
Applicant: 大连理工大学
IPC: G01N29/07
Abstract: 基于单角度楔块的临界折射纵波多材料检测系统及其声速测量方法,属于高端装备检测领域。该方法包括以下步骤:设计倾角相同的一发一收楔块,搭建相控阵超声临界折射纵波检测系统;预估待测材料纵波声速范围,计算优化相控阵超声延迟法则,建立纵波声速与临界折射纵波幅值的关系;读取接收信号到达时间并插值处理,计算待测材料纵波声速;确定最优延迟法则,激励和接收临界折射纵波。本发明通过搭建相控阵超声一发一收检测系统,利用单一角度楔块即可实现多种材料或声速变化条件下临界折射纵波检测,不依赖厚度信息,可有效解决板状结构平面内声速测量难题,显著提高检测效率和可靠性,降低检测成本,对发展高端装备检测与表征技术具有重要意义。
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公开(公告)号:CN112444563A
公开(公告)日:2021-03-05
申请号:CN202011339798.4
申请日:2020-11-25
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种基于超声背反射的横观各向同性材料损伤评价方法,属于高端装备制造领域。利用超声背反射法采集横观各向同性材料等厚板状试样在不同损伤阶段的背反射信号;通过互相关处理计算试样不同方向上的超声波延时及速度,利用模拟退火优化算法反演得到垂直板面方向弹性刚度矩阵,并对其进行Bond变换得到弹性各向同性对称轴方向弹性刚度矩阵;计算弹性模量及各向异性因子,并建立其与试样损伤参数之间的关系。该方法可得到横观各向同性材料不同损伤状态下弹性特征并进行损伤评价,与传统方法相比具有测试精度高、无损、成本低等优势,对力、热、湿、辐照等多种因素导致的损伤都具有良好的应用前景。
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公开(公告)号:CN111855809A
公开(公告)日:2020-10-30
申请号:CN202010696063.0
申请日:2020-07-20
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种基于复合模式全聚焦的裂纹形貌重建方法,其属于无损检测技术领域。该方法采用相控阵超声检测仪、相控阵超声探头和倾斜楔块构成的相控阵超声检测系统,利用相控阵全矩阵捕捉模块采集包括21种模式波的A扫描信号矩阵;基于费马定理,计算21种模式波在楔块与被检试块界面处的折射点位置,得到被检区域内每种模式波的幅值信号;针对每一个重建点从上述21种模式波中选择能量最强信号;最后,通过复合叠加实现不同取向裂纹的形貌重建。该方法能够利用一套探头楔块组合,通过一次信号采集实现不同取向裂纹形貌重建,进而对裂纹长度、深度和取向精确定量;该方法可嵌入到探伤仪中,实现未知取向裂纹检出与定量,具有较高工程应用前景。
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公开(公告)号:CN106841393B
公开(公告)日:2019-06-25
申请号:CN201611212839.7
申请日:2016-12-25
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 建立铸造奥氏体不锈钢中铁素体晶粒特征与超声信号特征之间关系的方法,属于超声检测技术领域。该方法包括以下步骤:利用宏观金相法选取铸造奥氏体不锈钢的柱状奥氏体晶粒区,沿垂直于柱状奥氏体晶粒生长方向切取薄板试样;基于电子背散射衍射法测定试样表面的奥氏体晶粒晶体取向分布,并采用超声脉冲回波法测定对应区域的A扫描信号;对上述区域沿厚度方向解剖,基于电子背散射衍射法测定奥氏体和铁素体晶粒的晶体取向分布;选取沿板厚方向为单个奥氏体晶粒的位置,提取铁素体晶粒特征并建立其与声衰减系数之间的关系。该方法避免了奥氏体晶粒弹性各向异性的影响,为微小缺陷和损伤的检测提供支持。
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公开(公告)号:CN107356678A
公开(公告)日:2017-11-17
申请号:CN201710587946.6
申请日:2017-07-19
Applicant: 大连理工大学
IPC: G01N29/06
Abstract: 一种基于超声背散射信号递归定量分析的CFRP孔隙率超声表征方法,其属于无损检测技术领域。该方法采用一套包括超声波探伤仪、延迟块探头及数字示波器构成的超声信号采集系统,采集超声背散射信号并对其进行相空间重构。计算相空间中任意两个时间向量之间的距离,设定参考阈值,获得二维递归矩阵,将其图像化得到递归图(Recurrence Plot,RP)。使用RQA量化指标递归度(Recurrence Rate,RR)对RP图进行定量计算,最终建立CFRP孔隙率P与RR二者之间的相关关系,即RR=aP-1,实现孔隙率的表征。与超声衰减法相比,该方法克服底面回波不存在或较弱时无法表征孔隙率的限制,具有良好的推广前景。
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公开(公告)号:CN105651215A
公开(公告)日:2016-06-08
申请号:CN201610165884.5
申请日:2016-03-19
Applicant: 大连理工大学
IPC: G01B17/02
CPC classification number: G01B17/025
Abstract: 一种超声声速未知条件下的涂层厚度测量方法,属于材料超声无损检测技术领域。该测量方法采用一套包括超声探伤仪、延迟块探头、数字示波器以及安装MATLAB软件的计算机构成的超声脉冲回波检测系统。针对涂层超声测厚过程中回波信号混叠、声速未知且在不同工艺参数或非均质条件下存在波动导致涂层厚度无法测量的问题,采用超声脉冲回波技术,结合超声声压反射系数幅度谱分析方法和相关系数匹配法对试样涂层厚度和超声声速同时进行反演。该测量方法具有原理明确、易于实现、匹配精度高等优点,克服了现有高斯-牛顿反演方法运算复杂、对初始值选取要求较高、难以用于工程应用的局限性,具有良好的推广及应用前景。
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公开(公告)号:CN105158333A
公开(公告)日:2015-12-16
申请号:CN201510460876.9
申请日:2015-07-31
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种纤维增强树脂基(Fiber Reinforced Plastic,FRP)复合材料R区超声检测模型建立方法,属于复合材料超声检测技术领域。该方法包括以下步骤:FRP复合材料R区试样几何尺寸和密度测量;对R区试样横截面解剖打磨并观察其微观组织,包括单铺层厚度、铺层总数及纤维铺放顺序;FRP复合材料单向板试样声速测量和弹性刚度矩阵反演计算;计算R区任意位置对应的Bond变换矩阵,并对弹性刚度矩阵进行旋转变换;设定超声检测探头参数和耦合介质的材料特性,完成模型建立。该方法在考虑FRP复合材料各向异性的同时,还实现了多层结构和曲面形状弹性特性的定量描述。利用该模型可对FRP复合材料R区超声检测进行模拟计算,为研究声传播规律、提高检测质量提供支持。
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公开(公告)号:CN103344699B
公开(公告)日:2015-11-25
申请号:CN201310224387.4
申请日:2013-06-07
Applicant: 核工业工程研究设计有限公司 , 大连理工大学 , 中国核工业二三建设有限公司
IPC: G01N29/04
Abstract: 本发明涉及粗晶奥氏体材料的无损检测领域。为提高铸造奥氏体不锈钢的等轴晶声学特性计算模型的仿真精度,降低建模成本,本发明提出一种建立铸造奥氏体不锈钢等轴晶声学特性计算模型的方法,取试样并统计晶粒平均直径d实;进行超声检测并计算声速和衰减系数;建立模拟检测模型,等轴晶晶粒模型的平均直径d模=d实,设定等轴晶晶粒模型的晶界和晶内弹性参数,密度ρ晶界和ρ晶内,ρ晶界=ρ晶内,拉梅常数λ晶界和λ晶内及μ晶界和μ晶内,λ晶界≠λ晶内或μ晶界≠μ晶内;进行仿真实验,计算声速误差Δv和衰减系数误差Δα,Δv和/或Δα大于或等于5%时,修正参数,至Δv和Δα均小于5%,建模完成。该方法建立的模型仿真精度高,建模成本低。
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