導(dǎo)電結(jié)構(gòu)渦流-超聲檢測與評估技術(shù)的研究.pdf

1、現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)的迅速發(fā)展對無損檢測技術(shù)提出的要求越來越高。以渦流和超聲為代表的無損檢測方法在常規(guī)缺陷的定性檢測方面取得了較好的效果。但是，由于受到各自特點(diǎn)的限制，它們在多層導(dǎo)電結(jié)構(gòu)的缺陷分類與定量化檢測，表面與深層微小缺陷的定性檢測與定量化評估等方面的應(yīng)用仍存在很多問題有待于解決，還不能滿足實(shí)際應(yīng)用需求。本文結(jié)合國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目和教育部博士點(diǎn)基金資助項(xiàng)目，圍繞渦流檢測的參數(shù)優(yōu)化及其與超聲檢測方法的復(fù)合應(yīng)用技術(shù)展開研究，在渦流檢測參

2、數(shù)的試驗(yàn)優(yōu)化設(shè)計、導(dǎo)電結(jié)構(gòu)缺陷分類與定量化檢測、渦流檢測與超聲檢測的異源數(shù)據(jù)融合、檢測結(jié)果的檢測概率(POD)分析與不確定性評定等方面取得了成果。論文主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下：
　　 1.將基于田口方法的穩(wěn)健設(shè)計理論應(yīng)用到渦流無損檢測的參數(shù)優(yōu)化中，研究了優(yōu)化渦流檢測參數(shù)的相關(guān)技術(shù)。根據(jù)田口穩(wěn)健設(shè)計中參數(shù)優(yōu)選與確定方法，應(yīng)用信噪比分析原理，通過對試驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析與比較，優(yōu)化了激勵頻率與激勵電壓等關(guān)鍵檢測參數(shù)；并基于測量的不確定度評定

3、理論，研究了渦流檢測結(jié)果的不確定度評定技術(shù)，給出了典型的評定方法與過程。
　　 2.針對常規(guī)渦流與超聲檢測在面向?qū)щ娊Y(jié)構(gòu)深層缺陷和表面微小缺陷檢測中存在的問題，采用Dempster-Sharer證據(jù)理論以及BP網(wǎng)絡(luò)，對渦流與超聲檢測的異源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分類，提高缺陷分類的準(zhǔn)確度。論文提出將模糊C-均值算法與Dempster-Shafer證據(jù)理論相結(jié)合的異源數(shù)據(jù)融合方法，避免在進(jìn)行證據(jù)組合時對于大量試驗(yàn)數(shù)據(jù)或?qū)＜抑R的依賴，提高了算

4、法的實(shí)用性，便于進(jìn)行缺陷的定量化評估。
　　 3.在檢測參數(shù)優(yōu)化與缺陷分類的基礎(chǔ)上，研究采用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBFNN)以及模糊貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(FBN)對缺陷參數(shù)進(jìn)行定量化評估的方法。論文采用減聚類算法對常規(guī)的RBFNN進(jìn)行改進(jìn)，并將模糊處理與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來構(gòu)建模糊貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，通過利用渦流與超聲檢測的試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練以及缺陷的定量化反演，提高了反演的精度和效率。
　　 4.引入POD對無損檢測結(jié)果進(jìn)行評估。首先研究