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裂纹漏磁场数值分析及相关问题研究

2020-12-05阅读(380)

裂纹漏磁场数值分析及相关问题研究

论文摘要

裂纹缺陷是对构件机械性能影响最大的一种缺陷,裂纹缺陷对构件的安全性存在着重大隐患。目前对裂纹缺陷检测的主要方法有常规检测法和泄漏法。常规检测法主要包括磁粉法、渗透法、射线照相法和超声波法。泄漏法包括真空法、磁通法、液面测量法等。本文以裂纹漏磁检测为研究对象,综合运用理论分析,有限元分析、实验研究的方法进行裂纹漏磁检测分析,并应用神经网络技术对裂纹漏磁检测信号进行智能识别。近年来,漏磁检测方法被广泛应用,尤其在管道腐蚀坑状缺陷检测的研究和推广应用中,漏磁检测已经成为比较成熟的检测技术。除了腐蚀缺陷存在外,还可能形成许多危险性更大的裂纹缺陷。但是由于裂纹的漏磁检测结果受很多因素的影响,这给裂纹的漏磁检测以及评价增加了很大的难度。以往的裂纹漏磁检测分析主要针对管道、棒材、钢丝绳等圆形材料展开研究,本文则针对储罐底板裂纹漏磁检测展开研究。储罐的底板是由多块钢板焊接而成的,焊接的热变形过程和使用中,在焊缝处容易形成裂纹。然而目前对于裂纹的漏磁检测及评价研究还不够深入,使得在裂纹检测时,缺少比较准确的依据。本文把储罐底板表面裂纹简化成形状相对简单的几种分析模型即V形端面裂纹、矩形端面裂纹以及组合形端面裂纹。在理论上应用等效带偶极子对裂纹漏磁场进行了分析,并以麦克斯韦方程组为理论基础应用ANSYS有限元软件对裂纹漏磁场进行有限元仿真分析,分析得出裂纹的深度、宽度、深宽比、平行裂纹间距等裂纹参数对裂纹漏磁场的影响,并分析了外部检测条件,如传感器提离值、极靴气隙高度、聚磁结构等对裂纹漏磁场的影响。针对裂纹漏磁检测工程实际情况,组建裂纹漏磁检测实验系统,通过实验对偶极子模型分析和有限元分析所得结论进行验证。应用ANSYS对裂纹漏磁场进行有限元模拟和分析所得数据,提取裂纹漏磁场特征量,研究神经网络的基本理论,根据漏磁检测信号的特点,构建裂纹几何参数预测BP神经网络模型,并综合运用有限元分析所得到的数据和实验分析中所得到的裂纹漏磁检测数据为BP网络训练样本,训练BP神经网络,分析确定缺陷的等效深度和宽度特征参数,并验证网络对裂纹缺陷预测的可靠性。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 创新点摘要
  • 前言
  • 一、论文研究的意义
  • 1、裂纹检测技术的工程背景
  • 2、无损检测的主要方法
  • 3、漏磁检测技术的研究方法
  • 二、国内外相关领域研究现状
  • 三、论文的研究主要工作和思路
  • 1、论文研究的主要工作
  • 2、论文的研究思路
  • 第一章 裂纹漏磁场理论分析
  • 1.1 引言
  • 1.2 裂纹漏磁检测原理
  • 1.3 裂纹漏磁场磁偶极子模型
  • 1.4 裂纹漏磁场分析
  • 1.4.1 裂纹几何形状统计分析
  • 1.4.2 裂纹参数影响分析
  • 1.5 本章小结
  • 第二章 裂纹漏磁场有限元分析
  • 2.1 引言
  • 2.2 电磁场有限元分析理论
  • 2.3 有限元方法在漏磁场分析中的应用
  • 2.4 ANSYS 在磁场分析中的应用
  • 2.4.1 ANSYS 软件简介
  • 2.4.2 ANSYS 电磁场有限元分析方法
  • 2.5 裂纹漏磁场有限元分析
  • 2.5.1 漏磁场三维有限元分析的模型建立
  • 2.5.2 模型的单元体类型
  • 2.5.3 单元体材料属性
  • 2.5.4 静态磁场分析网格划分
  • 2.5.5 静态漏磁场分析的边界条件与求解
  • 2.6 裂纹漏磁场静态模拟结果分析
  • 2.7 本章小结
  • 第三章 裂纹参量对漏磁场影响
  • 3.1 引言
  • 3.2 裂纹端面几何形状分析
  • 3.3 裂纹深度对裂纹漏磁场的影响
  • 3.3.1 裂纹深度与磁感应强度水平分量Bx 的关系
  • 3.3.2 裂纹深度与磁感应强度垂直分量By 的关系
  • 3.4 裂纹宽度对裂纹漏磁场的影响
  • 3.5 裂纹深宽比对裂纹漏磁场的影响
  • 3.6 裂纹倾斜角度对裂纹漏磁场的影响
  • 3.7 提离值对裂纹漏磁场的影响
  • 3.8 气隙高度对裂纹漏磁场的影响
  • 3.9 聚磁结构的应用及其对裂纹漏磁场的影响
  • 3.9.1 不同聚磁结构对漏磁场的影响
  • 3.9.2 聚磁与无聚磁条件下的漏磁场对比
  • 3.10 平行裂纹对裂纹漏磁场的影响
  • 3.11 同线裂纹漏磁场有限元分析
  • 3.12 埋藏裂纹漏磁场分析
  • 3.13 本章小结
  • 第四章 裂纹漏磁检测实验分析
  • 4.1 引言
  • 4.2 裂纹漏磁检测实验系统
  • 4.3 裂纹的制备
  • 4.4 裂纹深度影响分析
  • 4.6 裂纹倾斜角度影响分析
  • 4.7 平行裂纹影响分析
  • 4.8 聚磁结构影响实验
  • 4.9 本章小结
  • 第五章 裂纹漏磁检测信号识别
  • 5.1 引言
  • 5.2 人工神经网络概述
  • 5.2.1 神经元模型
  • 5.2.2 网络结构
  • 5.2.3 网络的学习
  • 5.3 BP 神经网络概述
  • 5.3.1 BP 网络的网络结构
  • 5.3.2 BP 算法
  • 5.3.3 BP 网络算法的改进
  • 5.4 裂纹缺陷识别BP 神经网络
  • 5.4.1 BP 网络算法流程
  • 5.4.2 BP 网络训练样本
  • 5.4.3 裂纹深度和宽度的识别
  • 5.5 本章小结
  • 结论
  • 一、本文研究的成果
  • 二、本文创新点
  • 三、展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读博士学位期间发表的论文
  • 个人简历
  • 详细摘要

    • 相关论文文献

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