基于模糊聚类分析的磁记忆信号临界特征提取研究

发布时间：2020-07-31 15:16

【摘要】：针对试件在检测过程中会出现外部环境等多种因素的影响和干扰,磁记忆数据会出现模糊性和分散性,因此只通过磁记忆磁场强度曲线和梯度值曲线很难区分正常状态,隐性损伤,裂纹未穿透,裂纹穿透,这四个阶段的临界特征,针对这一难题,通过对比X射线检测结果,提取不同损伤阶段的磁记忆信号特征,初步确定临界信号特征状态,运用模糊c均值聚类算法对不同损伤阶段的信号进行定量分类识别。为了研究疲劳载荷作用下焊接试件焊缝处磁记忆信号的变化规律,提取信号临界状态的特征值,设计了两种带焊接缺陷板状试件的疲劳拉伸实验,观察记录实验测试过程中大量的磁记忆信号数据并进行分析,总结出这些磁记忆信号在不同缺陷和不同损伤阶段下的信号变化规律,结合X射线检测结果,为下一步的焊缝缺陷等级定量识别提供基础性的数据。提取以下6种磁记忆信号临界特征参数,文中选取法向区域信号强度变化率ΔHpy/Δx与切向区域信号强度变化率ΔHpx/Δx、法向梯度Kwy与切向梯度Kwx、法向梯度极限状态系数My与切向梯度极限状态系数Mx,对切向和法向各三种磁记忆信号特征值向量进行矢量合成,形成三维合成特征向量,作为磁记忆信号临界特征提取的参数。分别对未焊透试件训练样本和夹渣缺陷试件训练样本运用模糊c均值聚类算法,计算出不同模糊加权指数m下的预测结果和平均误差,对模糊加权指数m进行优选,然后在此基础上分别计算两种缺陷聚类中心ci,以聚类中心ci为基准建立模糊c均值聚类定量识别模型,并对焊接试件四种状态进行分类验证,得出的预测分类准确率分别为84.62%和81.48%,验证了此方法的预测分类有效性。
【学位授予单位】：东北石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TG115.28
【图文】：

型的绿色无损检测技术，在检测的优势，但在磁记忆检测的机理学习理解并且分析磁记忆的检测度去对磁记忆机理进行分析研究记忆检测技术奠定良好理论基础其特征，可以把铁磁性物质分为三类，磁性材料的相对磁导率远远大于 0，磁力通常都会保存，有过度于 1000，因此这些铁磁材料在外铁磁性材料的基本特点，自发磁的方向都各不相同，因此在没有磁性材料在外加磁场情况下的磁

图 2.2 磁弹性效应原理图磁性材料的磁致伸缩，材料内部的生影响，按照一定方向而不是任意图 2.3 应力引起磁畴的重新取向变，以及无外力和外磁场作用同时考(2.1)所示：K ms elE E E E异性能，msE 为磁弹性能，elE 为弹性

图 2.3 应力引起磁畴的重新取向引起的形变，以及无外力和外磁场作用同时考虑进去，铁由能如式(2.1)所示：K ms elE E E E为磁晶各向异性能，msE 为磁弹性能，elE 为弹性能。，2 2 2 3 2 2 2 2 21 1 2 2 3 3 1 2 1 2 3( )KE k k 23, , 分别为磁化强度矢量相对于 x,y,z 坐标轴的方向余弦21 2123ms ii i ij i ji i jE B e B e 2B 为磁弹性耦合系数,i 、j 为磁化方向与晶轴间夹角 2 2 2 2 2 21e e e c e e e c e e e e

【参考文献】

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本文编号：2776647