噪声背景下金属材料小缺陷超声检测关键技术的研究

发布时间：2017-07-14 01:02

  本文关键词：噪声背景下金属材料小缺陷超声检测关键技术的研究

  更多相关文章： 金属材料 小缺陷 背散射信号 结构噪声 优化回波模型 能谱熵 去噪 相关系数 缺陷识别 缺陷定量化

【摘要】：金属材料的应用场合随着科学技术的发展而逐渐增多,尤其是国防、航空航天、核工业等重要领域。而这些领域对于各种金属材料的质量把控又是极其严格的。论文围绕金属材料缺陷超声检测技术的几个问题展开,重点研究了金属材料小缺陷的超声检测背散射信号建模、去噪、识别以及缺陷定量化这几方面。通过建模仿真与实际信号分析相结合,结合现有的超声检测理论,为金属材料缺陷超声检测技术提供了新的思路。第一章介绍了金属材料的主要缺陷类型和缺陷波特征,并且介绍了金属缺陷检测技术以及相关的数字信号处理技术,并对论文的研究背景和意义做了介绍,指出了金属材料小缺陷超声检测研究的重要性,给出了论文研究的主要内容。第二章 主要介绍了超声无损检测的检测原理,以及超声无损检测液浸法的一些重要的试验前提。同时,详细地阐述了超声衰减理论在无损检测当中的理论基础,阐述了超声检测缺陷定量化的理论计算基础。第三章进行了含缺陷金属材料背散射声场的理论分析,建立了散射信号中的金属材料缺陷信号的等效空心圆柱、球形体模型,建立了金属材料结构本身因晶粒而产生的结构散射模型,最后也阐述了非声学噪声对散射信号的影响。第四章利用第三章中所研究到的各类回波的声学机理,针对金属材料小缺陷,优化了建立的超声回波模型,然后在小波包去噪方法的基础上,提出了以优化回波模型为对象,并且基于小波能谱熵与Shannon信息熵理论特征的一种自适应小波包去噪方法。第五章针对于含有人工缺陷的金属材料,本章利用了一个实际的超声检测平台,对采的集数据进行处理研究。基于去噪处理完毕的信号,提出了一种基于相关系数法的小缺陷识别方法。通过优化回波模型与实际信号进行了验证。在对实际信号的数据处理过程中,通过严密的理论算法计算出人工缺陷的大小,这既阐明了金属材料小缺陷定量化的方法,又说明了该超声检测平台试验方法和数据采集的准确性。第六章总结了全文的主要内容和研究成果,并对后续的研究工作做了展望。
【关键词】：金属材料 小缺陷 背散射信号 结构噪声 优化回波模型 能谱熵 去噪 相关系数 缺陷识别 缺陷定量化
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TG115.285
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 1 绪论12-27
• 1.1 引言12-13
• 1.2 论文研究的背景与意义13-15
• 1.3 金属材料的常见缺陷分析15-22
• 1.3.1 金属材料缺陷类型分析15-19
• 1.3.2 金属材料缺陷主参数分析及其声学特征研究19-22
• 1.4 金属材料缺陷的超声无损检测技术研究现状22-25
• 1.4.1 金属缺陷与结构散射信号关系22-24
• 1.4.2 金属材料超声检测中的去噪技术24
• 1.4.3 金属材料超声检测缺陷信号定性和定量识别技术24-25
• 1.5 论文的结构与研究内容25-27
• 2 金属材料超声无损检测理论分析27-42
• 2.1 引言27
• 2.2 金属材料超声检测方法27-34
• 2.2.1 基本概念27-28
• 2.2.2 超声波穿透法28-30
• 2.2.3 超声波脉冲反射法30-31
• 2.2.4 超声水浸检测理论31-34
• 2.3 基于超声衰减分析的金属材料缺陷检测技术34-37
• 2.3.1 超声波衰减原理34-35
• 2.3.2 超声波的衰减规律及衰减系数35-37
• 2.4 金属材料缺陷定量化理论37-41
• 2.4.1 缺陷位置的测量判定37-38
• 2.4.2 缺陷大小的测量判定38-41
• 2.5 本章小结41-42
• 3 面向金属材料小缺陷超声检测的散射声场分析及建模研究42-58
• 3.1 引言42
• 3.2 超声背散射信号中各信号来源与分析42-47
• 3.3 散射信号中金属材料小缺陷信号分析与建模47-52
• 3.3.1 金属材料缺陷等效为空心圆柱体的声场模型47-49
• 3.3.2 金属材料缺陷等效为球形体的声场模型49-52
• 3.4 散射信号中金属结构噪声信号的分析与建模52-56
• 3.5 散射信号中非声学噪声的分析56-57
• 3.6 本章小结57-58
• 4 基于超声反射波模型及背散射信号能量特征熵理论的去噪声技术58-85
• 4.1 引言58
• 4.2 基于散射声场与高斯回波理论的超声优化回波模型58-64
• 4.2.1 去噪方法的一般评价指标58-59
• 4.2.2 优化回波模型的数学表达59-64
• 4.3 小波与小波包分析的基本去噪理论64-71
• 4.3.1 基于小波分析的基本去噪理论65-67
• 4.3.2 基于小波包分析的基本去噪理论67-71
• 4.4 针对优化回波模型的熵理论特征自适应小波包去噪方法71-78
• 4.4.1 小波包去噪过程中阈值选取与对数能量熵的应用71-74
• 4.4.2 以Shannon信息熵为准则的最优小波包基的选择74-75
• 4.4.3 针对优化超声回波模型的小波包自适应阈值的选择75-78
• 4.5 若干去噪方法在仿真与实际信号中的试验结果和分析78-83
• 4.5.1 优化回波模型的去噪分析78-81
• 4.5.2 实际信号的去噪分析81-83
• 4.6 本章小结83-85
• 5 金属材料超声检测中小缺陷回波信号定性识别与定量评价技术研究85-111
• 5.1 引言85
• 5.2 基于脉冲反射法的超声检测试验平台85-93
• 5.2.1 试验设备概况85-86
• 5.2.2 超声检测试验平台结构86-87
• 5.2.3 超声检测平台主要设备简介87-93
• 5.2.4 试验内容93
• 5.3 基于相关系数法的金属材料小缺陷识别方法93-103
• 5.3.1 实际信号的去噪处理93-94
• 5.3.2 基于相关系数的位置识别方法94-96
• 5.3.3 优化回波模型的仿真信号分析96-99
• 5.3.4 实际信号分析99-103
• 5.4 金属材料小缺陷定量化问题研究103-109
• 5.4.1 金属材料小缺陷定量化处理步骤103
• 5.4.2 金属材料小缺陷定量化试验信号103-106
• 5.4.3 金属材料小缺陷定量化计算106-107
• 5.4.4 金属材料小缺陷定量化试验数据分析及误差分析107-108
• 5.4.5 金属材料小缺陷定量化试验结果影响因素108-109
• 5.5 本章小结109-111
• 6 总结与展望111-114
• 6.1 总结111-112
• 6.2 展望112-114
• 附录114-116
• 参考文献116-121

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 张小飞,王茁,周有鹏;超声检测中的噪声处理[J];无损检测;2002年05期

，

本文编号：539029