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文檔簡介
1、本文受國家863青年基金項目“交流電磁場檢測(ACFM)智能可視化技術(shù)研究”資助,針對ACFM技術(shù)缺陷智能識別和形狀可視化的難題,通過理論分析和實(shí)驗(yàn)研究,系統(tǒng)地開展交流電磁場缺陷智能可視化檢測系統(tǒng)開發(fā)的關(guān)鍵技術(shù)研究,在ACFM有限元仿真分析、缺陷定量識別以及形狀可視化反演、ACFM缺陷智能可視化探頭設(shè)計與優(yōu)化、磁場信號軟硬件處理技術(shù)、虛擬樣機(jī)系統(tǒng)開發(fā)等方面均取得較大的研究進(jìn)展,主要的研究成果總結(jié)如下: 1 ACFM理論研究與數(shù)值
2、模型建立 結(jié)合ACFM檢測原理和數(shù)值計算理論,引入矢量磁位A和標(biāo)量勢函數(shù)ψ,提出ACFM缺陷識別的理論模型。為了簡化模型中缺陷附近電磁場分布的仿真分析和求解,引入有限元分析方法,針對分析對象和目的的不同,建立了3種不同的ACFM有限元分析模型:激勵仿真模型、計算模型和探頭運(yùn)動仿真模型。激勵模型可以準(zhǔn)確的模擬檢測中感應(yīng)電磁場的分布規(guī)律,為探頭設(shè)計和優(yōu)化提供理論依據(jù)。計算模型能夠完成穩(wěn)定檢測狀態(tài)下缺陷上方磁通密度分布的分析和數(shù)值計算
3、。探頭運(yùn)動仿真模型主要用于探頭運(yùn)動檢測或大缺陷檢測情況下磁場分布的分析和計算。以上3種專用的參數(shù)化仿真模型的建立,減少了ACFM電磁場仿真建模和計算的工作量,也為后續(xù)的研究奠定基礎(chǔ)。 2 ACFM缺陷智能識別與形狀可視化算法研究 鑒于目前ACFM缺陷識別方法中存在的人為誤差大、無法實(shí)時識別和智能化程度低等方面的不足,對ACFM缺陷智能識別技術(shù)進(jìn)行深入的研究。作為缺陷智能識別研究的基礎(chǔ),采用人工缺陷加工和仿真模擬相結(jié)合的方
4、法,對缺陷進(jìn)行分類制作,建立缺陷數(shù)據(jù)庫,并在此基礎(chǔ)上通過信號分析和特征提取,確定了用以標(biāo)示缺陷信息,簡化反演的缺陷信號特征量。分析當(dāng)前ACFM缺陷判定方法的不足,借助相關(guān)檢測,提出加入相位判據(jù)的直接判別法,實(shí)時判別缺陷的存在。統(tǒng)計分析缺陷數(shù)據(jù)庫中部分缺陷的實(shí)驗(yàn)檢測結(jié)果或仿真結(jié)果,基于缺陷尺寸對于磁場信號特征值影響的3條規(guī)律,提出基于插值的ACFM缺陷定量識別算法,為工程中含有大量檢測數(shù)據(jù)的缺陷實(shí)時量化提供新途徑。充分考慮缺陷尺寸和磁場特
5、征分布之間存在的復(fù)雜非線性關(guān)系,引入非線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺陷定量識別模型,并對兩種模型的量化精度以及推廣性進(jìn)行了對比分析?;谛D(zhuǎn)感應(yīng)磁場,提出了ACFM缺陷方位計算方法,為缺陷形狀可視化奠定基礎(chǔ)。 針對目前國內(nèi)外對于ACFM缺陷形狀可視化技術(shù)研究的一些空白,通過大量的非規(guī)則形狀缺陷的有限元仿真實(shí)驗(yàn),分析由缺陷形狀引起的磁場信號分布的變化。在此基礎(chǔ)上,借鑒有限元分割思想,提出缺陷截面形狀反演算
6、法和缺陷表面形狀反演算法以及缺陷三維重構(gòu)方法,并進(jìn)行仿真測試和誤差分析,反演精度均超過90%。基于目標(biāo)優(yōu)化思想,融合缺陷形狀反演算法和有限元仿真技術(shù),設(shè)計缺陷可視化的智能實(shí)現(xiàn)流程,為缺陷形狀可視化的計算機(jī)智能實(shí)現(xiàn)奠定基礎(chǔ)。 3 ACFM缺陷智能可視化檢測系統(tǒng)研制 針對ACFM磁場信號的特點(diǎn),借助參數(shù)化激勵仿真模型,探討激勵探頭結(jié)構(gòu)對感應(yīng)電磁場的影響?;谛D(zhuǎn)磁場理論,開發(fā)雙U型ACFM正交激勵陣列探頭,為缺陷形狀可視化和
7、角度的檢測提供必要的旋轉(zhuǎn)勻強(qiáng)感應(yīng)磁場,消除缺陷方向?qū)z測靈敏度的影響。配合一維陣列檢測線圈,設(shè)計一維ACFM智能可視化探頭,為缺陷的智能可視化反演提供足夠的磁場信息??紤]探頭采集的磁場信號屬于微弱、多干擾信號,對信號發(fā)生以及處理電路進(jìn)行設(shè)計,實(shí)現(xiàn)信號的初步處理,為信號A/D轉(zhuǎn)換和數(shù)字化信號處理奠定基礎(chǔ)。 結(jié)合A/D數(shù)據(jù)采集卡,在LabVIEW環(huán)境下設(shè)計信號采集與轉(zhuǎn)換模塊,本著簡化硬件電路、降低儀器成本、提高系統(tǒng)參數(shù)化水平的目的,
8、將部分硬件電路軟件化,構(gòu)建數(shù)字信號處理軟件模塊,設(shè)置專用濾波器,并參考正交鎖相放大原理,開發(fā)互相關(guān)相位檢測器,以正交激勵信號為參考信號,實(shí)現(xiàn)信號的矢量測定,為后續(xù)的缺陷智能可視化反演奠定基礎(chǔ)。鑒于MATIAB語言在數(shù)值分析和計算方面的獨(dú)特優(yōu)勢,采用LabVlEW和MATLAB混合編程的方法編制缺陷智能可視化反演模塊,開發(fā)ACFM缺陷智能可視化檢測軟件系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)缺陷的實(shí)時判別、自動量化及缺陷可視化描述。 采用人工缺陷檢測實(shí)驗(yàn)的測試
9、方法,對開發(fā)的ACFM缺陷智能可視化檢測系統(tǒng)的功能、精度以及不同環(huán)境下的檢測性能進(jìn)行測試,結(jié)果表明該系統(tǒng)量化精度不低于85%,反演所得缺陷外形可以較為準(zhǔn)確的描述缺陷真實(shí)形狀,而且對于水下結(jié)構(gòu)物缺陷也能夠?qū)崿F(xiàn)智能可視化檢測,量化精度也可達(dá)到85%。 4 ACFM虛擬樣機(jī)系統(tǒng)開發(fā) 以交流電磁場檢測原理為基礎(chǔ),利用數(shù)值仿真技術(shù)為主要設(shè)計手段,借助多領(lǐng)域集成仿真技術(shù),對有限元仿真模型參數(shù)化設(shè)計與計算,仿真結(jié)果描述與特征提取,缺陷
10、特征數(shù)據(jù)庫維護(hù),缺陷定量識別與可視化反演等ACFM相關(guān)的正、反問題進(jìn)行模塊設(shè)計和程序?qū)崿F(xiàn),開發(fā)ACFM缺陷智能可視化檢測虛擬樣機(jī)系統(tǒng)。該樣機(jī)以ACFM仿真模型代替人工缺陷,以有限元計算結(jié)果作為原始磁場信號,自動完成數(shù)字信號的分析和特征提取、缺陷的智能定量識別以及形狀反演和可視化描述,并提供與檢測系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)通訊接口,利用檢測系統(tǒng)調(diào)節(jié)虛擬樣機(jī)中仿真模型的設(shè)計參數(shù),利用虛擬樣機(jī)的智能可視化子系統(tǒng)作為檢測系統(tǒng)采集信號的后處理模塊,有效提高A
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