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基于匹配追踪算法的超声导波管道轴向缺陷大小定量分析
  • ISSN号:0577-6686
  • 期刊名称:《机械工程学报》
  • 时间:0
  • 分类:O347[理学—固体力学;理学—力学]
  • 作者机构:[1]浙江大学数字技术与仪器研究所,杭州310027, [2]浙江大学现代制造工程研究所,杭州310027
  • 相关基金:国家自然科学基金(61271084,51275454)、中央高校基本科研业务费专项和浙江省重大科技计划(2012C01015-2)资助项目.
中文摘要:

超声导波技术因其单端激励、传播距离远,100%横截面检测等特点在长距离大范围结构的无损检测和健康监测中显示出良好的应用前景,但受制于理论及仪器技术目前基本只用于缺陷筛查,超声导波定量化检测技术尚未得到广泛研究和应用。针对导波检测中缺陷大小定量分析问题,提出一种基于匹配追踪算法的管道轴向缺陷大小定量分析方法。通过分析回波信号特性,合理选择字典分解出缺陷回波信号的两端面信号,并通过端面信号计算出轴向缺陷大小。通过有限元数值模拟以及利用MSGW磁致伸缩导波检测仪对人工刻伤的铝管进行算法验证试验,结果表明该算法的误差小于5%。

英文摘要:

Ultrasonic guided wave technology shows a good prospect in the long distance and large-scale structure of the non-destructive testing and health monitoring, thanks to its advantages such as single-ended excitation, long propagation distance, 100% detection of cross section. Constrained by theory and instrumentation technology, ultrasonic guided wave is basically only used for defect screening, ultrasonic guided wave quantitative detection technology has not been widely studied and applied. Aiming at the quantitative analysis of defect size problem in guided wave inspection, it proposes a method based on matching pursuit for quantifying the severity of pipeline defect along axial direction. By analyzing the characteristics of the echo signal, the optimized dictionary is constructed to efficiently decompose the edge reflection components from defect reflection signal. The axial extent of defect can be then quantitatively evaluated by using obtained information. Algorithm validation experiments of finite element numerical simulation as well as detecting the artificial defects in the aluminum pipe by using MSGW magnetostrictive guided wave detector show that the algorithm of error is less than 5%.

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期刊信息
  • 《机械工程学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国机械工程学会
  • 主编:宋天虎
  • 地址:北京百万庄大街22号
  • 邮编:100037
  • 邮箱:bianbo@cjmenet.com
  • 电话:010-88379907
  • 国际标准刊号:ISSN:0577-6686
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2187/TH
  • 邮发代号:2-362
  • 获奖情况:
  • 中国期刊奖,“中国期刊方阵”双高期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:58603