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将小波包多分辨率分析与能量谱相结合,提出了金属材料缺陷特征提取的方法(小波包子带能量比较法)及不同缺陷的识别方法(小波分形神经网络法)。选取最能反映缺陷特征的参数——"能量特征向量"作为特征参数,进行缺陷的特征提取。缺陷的识别方法将小波包分解后各子带系数的分形维数作为特征矢量,对其进行径向基神经网络训练,从而可很明显区分出有无裂纹以及不同裂纹信号。以航天发射塔架钢连接构件疲劳裂纹超声检测信号为例,使用所提出的特征提取和模式识别方法,结果表明是行之有效的新方法,为金属材料缺陷检测与识别开拓了新思路。 相似文献
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金属构件疲劳微裂纹非线性超声检测 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对固体非线性超声传播模型的研究,分析了裂纹静态压力与超声波作用力对裂纹超声非线性响应的影响,建立了反映裂纹区应力-应变非线性关系的弹性接触机制超声非线性响应模型以及反映裂纹闭合状态转换的碰撞接触机制超声非线性响应模型。通过实验研究发现,裂纹尖端区的二次谐波激发效率与裂纹的开口区和闭合区及裂纹最终扩展的极限长度有关。因此,可使用二次谐波激发效率作为定量表征金属试件疲劳微裂纹缺陷的特征参数,实验中使用了自主研制倍频双晶复合换能器,这种倍频双晶复合换能器在工程实际应用中更为方便、实用。 相似文献
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