金属磁记忆检测仪器的研制与试验研究

发布时间：2017-08-26 10:14

  本文关键词：金属磁记忆检测仪器的研制与试验研究

  更多相关文章： 二维金属磁记忆检测技术 健康评估 仪器研制 应力集中

【摘要】：金属磁记忆检测技术是一种近年来兴起的无损检测技术,相比与其它常规的电磁无损检测技术,既不需要激励源、耦合剂,也不需要对检测工件的表面进行任何处理,是一种安全环保的检测技术,而且自诞生之日起,便凭借对铁磁性构件可实行早期预诊断的优势被众多研究和工程技术人员所关注,并被大量应用于铁磁性设备的实际检测当中。但是作为一种“年幼”的无损检测技术,发展不成熟的短板也是众多研究者所不可回避的,因此在磁记忆检测技术的实际应用过程中常常会发生漏检测和误检测事件。究其根本原因就在于当前的无损检测技术在漏磁信号的信息提取层面上的研究尚不完善,即不能充分利用所采集信号中的全部信息来提高检测结果的可靠性及可信度。本文便是以信号分析作为突破口,以求探寻更多可以被实际检测所能应用的磁记忆检测获取的漏磁信号的有关信息,为进一步完善金属磁记忆检测技术提供技术支撑。论文首先分析了当前磁记忆检测方法和磁记忆检测技术的发展不足,明确了将二维磁记忆检测技术作为本课题的研究基础,同时提取构件表面漏磁信号的切向分量H(x)与法向分量H(y)两个信号指标作为双重判据一并实现应力集中部位的准确判断。而后又进一步利用梯度计算法来分析和实现对受力构件健康阶段的良好评估。其次利用Python、C语言以及LabView三大语言混合编程实现二维磁记忆检测系统的编写,并分别使用Raspberry Pi与PC作为数据处理平台制作了仪器核心系统。同时针对于磁记忆检测技术的测量环境与测量需求研制了高速、可靠的二维磁记忆探头,并实现了数字滤波器和自适应梯度技术法的设计与程序编写,以便组装高性能的二维磁记忆检测仪器。论文的最后,通过两个经典的实验:平板拉伸与疲劳实验,验证了本课题所研制的磁记忆检测仪器不仅可对构件应力集中部位实现准确判断,并且针对损伤构件的健康状况也具有较好评估的应用能力。为进一步研究可靠度高、实用性强的磁记忆定量分析技术提供了有效的试验依据。
【关键词】：二维金属磁记忆检测技术 健康评估 仪器研制 应力集中
【学位授予单位】：南昌航空大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TG115.28;TH878
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-17
• 1.1 课题研究的背景与意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.3 金属磁记忆相关仪器的发展12-15
• 1.4 课题研究的主要内容15-17
• 第二章 金属磁记忆检测理论17-27
• 2.1 材料的磁学特性17-23
• 2.1.1 铁磁性材料17-23
• 2.1.2 抗磁性材料23
• 2.2 金属磁记忆检测原理23-26
• 2.2.1 金属磁记忆效应23-24
• 2.2.2 材料漏磁信号产生的机理24-26
• 2.2.3 磁记忆检测技术应用说明26
• 2.3 本章小结26-27
• 第三章 磁记忆二维检测相关理论研究27-35
• 3.1 金属磁记忆二维检测原理27-29
• 3.1.1 磁记忆二维检测技术简介27
• 3.1.2 磁偶极子模型27-29
• 3.2 磁记忆二维检测定量分析29-33
• 3.2.1 矢量合成法29-31
• 3.2.2 李萨如图分析法31-32
• 3.2.3 梯度定性法32-33
• 3.2.4 李莎如图改进分析法33
• 3.3 本章小结33-35
• 第四章 磁记忆二维检测仪器的设计与制作35-54
• 4.1 磁记忆二维检测仪器的构成35-37
• 4.2 探头的选取及其电路设计37-42
• 4.2.1 弱磁场传感器的性能比较37-38
• 4.2.2 磁记忆检测二维检测传感器的设计38-42
• 4.3 系统硬件电流设计42-45
• 4.3.1 数据处理部分42
• 4.3.2 探头控制器介绍42-43
• 4.3.3 运算处理器选择43-45
• 4.4 检测系统的软件设计45-53
• 4.4.1 系统编写语言简介45-47
• 4.4.2 系统软件组成47-48
• 4.4.3 硬件驱动层的编写48-50
• 4.4.4 应用程序层的编写50-52
• 4.4.5 人机交互层的编写52-53
• 4.5 本章小结53-54
• 第五章 磁记忆二维检测仪器的实验应用54-62
• 5.1 16MNR拉伸实验研究54-57
• 5.1.1 试验设备及条件54-55
• 5.1.2 试验结果与分析55-57
• 5.2 Q235疲劳实验研究57-61
• 5.2.1 试验设备及条件57-58
• 5.2.2 动载荷疲劳仿真分析58-59
• 5.2.3 实际试验结果与分析59-61
• 5.3 本章小结61-62
• 第六章 结论与展望62-65
• 6.1 结论62-63
• 6.2 展望63-65
• 参考文献65-67
• 发表论文情况说明67-68
• 致谢68-69

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本文编号：740989