基于电磁超声的铁磁性材料机械特性参数检测的研究及实现

发布时间：2022-08-13 11:27

　　随着现代工业的发展,铁磁性材料由于具备良好的使用性能广泛应用于各个领域,因此需要寻找合适的无损检测技术对材料的机械特性进行及时有效地检测。电磁超声检测技术由于其检测原理和独特的优势,可通过超声波信号对被测铁磁性材料的内部微观结构状态进行检测。本文主要基于电磁超声换能器对铁磁性材料机械特性参数的检测进行研究,主要开展的工作包括:（1）研究了电磁超声的工作机理,分别对基于洛伦兹力和磁致伸缩效应机理产生电磁超声的能量转换过程进行分析,推导了换能过程中涉及的电磁场、力场和位移场的物理方程。对铁磁性材料的磁化机制及磁致伸缩效应进行具体分析,为电磁超声的实验研究提供了理论依据。（2）基于电磁超声的产生机理设计了对材料机械特性检测的电磁超声系统。通过对电磁超声换能器探头的相关参数进行设计和仿真,提高了探头的能量转换效率;设计了电磁超声发射模块和接收模块,实现了电磁超声波在试件内的激发和接收。（3）基于磁致伸缩效应的电磁超声检测系统对铁磁性材料进行检测,通过实验中采集的接收端超声信号幅值与发射端磁感应强度的关系曲线来反映被测材料的磁致伸缩特性,提取了曲线中的特征值作为后续分析的磁致伸缩特征参数。（4）... 

【文章页数】：91 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
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第一章 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 铁磁性材料的机械特性检测研究现状
    1.3 电磁超声换能器的国内外发展与研究现状
        1.3.1 国外研究现状
        1.3.2 国内研究现状
    1.4 论文的主要研究工作
第二章 电磁超声检测技术理论研究
    2.1 电磁超声换能器的换能机理
    2.2 电磁场理论基础
    2.3 力场与位移场理论基础
        2.3.1 非铁磁性材料的洛伦兹力
        2.3.2 铁磁性材料的磁致伸缩力
        2.3.3 电磁超声检测位移场方程
    2.4 超声信号接收方程
    2.5 基于磁致伸缩机理的EMAT检测原理
        2.5.1 基于磁致伸缩效应的EMAT检测模型
        2.5.2 铁磁性材料机械特性检测原理
        2.5.3 基于磁致伸缩效应的EMAT信号与磁致伸缩曲线的关系
    2.6 本章小结
第三章 电磁超声换能器的探头设计及优化
    3.1 前言
    3.2 COMSOL Multiphysics有限元建模与分析
        3.2.1 COMSOL Multiphysics有限元分析理论
        3.2.2 COMSOL Multiphysics有限元仿真步骤
    3.3 电磁超声换能器的设计
        3.3.1 偏置磁场的设计
        3.3.2 高频线圈结构的设计
    3.4 EMAT探头参数仿真优化
        3.4.1 EMAT模型的建立
        3.4.2 偏置磁场的仿真分析
        3.4.3 线圈参数的仿真分析
    3.5 本章小结
第四章 电磁超声检测系统设计
    4.1 前言
    4.2 电磁超声检测系统发射电路
        4.2.1 信号发生模块
        4.2.2 全桥逆变电路
        4.2.3 MOSFET隔离驱动模块
    4.3 电磁超声检测系统接收电路
        4.3.1 接收电路总体设计方案
        4.3.2 阻抗匹配电路
        4.3.3 放大滤波电路
    4.4 电磁超声信号处理
    4.5 本章小结
第五章 铁磁性材料实验研究与结果分析
    5.1 前言
    5.2 电磁超声实验研究与分析
        5.2.1 电磁超声换能器的发射与接收实验
        5.2.2 探头的提离距离对超声信号的影响分析实验
        5.2.3 发射探头与接收探头距离对超声信号的影响分析实验
    5.3 铁磁性材料机械特性参数的实验研究
        5.3.1 试件制备
        5.3.2 实验过程和重复性验证
        5.3.3 机械特性参数与电磁超声磁致伸缩特征参数的关系
        5.3.4 基于神经网络对机械特性参数定量估计的建模思路
        5.3.5 BP神经网络原理和结构设计
        5.3.6 基于粒子群算法优化BP神经网络
        5.3.7 实验结果分析
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
致谢
在学期间的研究成果及发表的学术论文


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于优化BP神经网络的物理量回归方法[J]. 潘俊虹,王宜怀,吴薇.  计算机科学. 2018(12)
[2]基于微磁检测技术的钢杆淬硬层深度定量预测[J]. 吴斌,王学迁,刘秀成,张瑞环,邢鹏飞,何存富.  北京工业大学学报. 2018(05)
[3]基于洛伦兹力机制的电磁超声发射换能器的建模与优化[J]. 孙斐然,孙振国,张文增,陈强.  机械工程学报. 2016(06)
[4]基于磁场空间分布的EMAT磁致伸缩激励理论[J]. 丁秀莉,武新军,赵昆明,汪玉刚.  无损检测. 2015(05)
[5]非铁磁材料表面波电磁超声换能器接收性能分析与优化设计[J]. 王淑娟,李智超,李鹏展,翟国富.  中国电机工程学报. 2015(09)
[6]静态偏置磁场对铁磁材料电磁超声换能器信噪比的影响[J]. 周海强,杨占锋,李勇,陈振茂.  无损检测. 2014(10)
[7]多元线性回归与BP神经网络预测模型对比与运用研究[J]. 张景阳,潘光友.  昆明理工大学学报(自然科学版). 2013(06)
[8]粒子群算法优化BP神经网络[J]. 谭乐平,文军.  湖北民族学院学报(自然科学版). 2012(03)
[9]电磁超声换能器三维有限元分析及优化设计[J]. 王淑娟,康磊,李智超,翟国富.  中国电机工程学报. 2009(30)
[10]基于电磁超声的钢板裂纹检测系统[J]. 张永生,黄松岭,赵伟,王珅,董甲瑞.  无损检测. 2009(04)

博士论文
[1]管道磁致伸缩导波检测机理及传播特性研究[D]. 龙盛蓉.南昌大学 2014

硕士论文
[1]钢轨应力的电磁超声检测技术研究[D]. 金哲.南京航空航天大学 2011



本文编号：3676943