热成像测量技术论文提纲

论文题目：基于涡流无损检测数据的金属构件疲劳裂纹扩展预测方法研究

摘要：金属材料或构件在加工、装配和服役过程中,在外界环境和载荷的共同作用下,会在金属材料或构件中产生疲劳裂纹。疲劳裂纹为在自然状态下产生的真实裂纹,与人工裂纹相比,壁面更为复杂,检测信号更加微弱,因此如何实现对其无损检测是该领域面临的一个难题。如何结合各种检测技术的优势,确定合理的复合检测方案,实现对金属表面疲劳裂纹的快速定位、准确测量,也是一个亟待解决的问题。此外,在含疲劳裂纹的金属构件寿命预测研究中,现有各类预测模型存在计算量大、预测准确性较低的问题,尚未采用十分有效的算法研究加载条件、试件厚度和材料特性对金属表面自然疲劳裂纹扩展过程的影响,并以此根据疲劳裂纹深度预测含裂纹金属构件的疲劳寿命。为此,本文针对以上疲劳裂纹研究中存在的问题,采用三点弯曲试验加工了含有疲劳裂纹的试件,并通过脉冲涡流热成像技术和脉冲涡流技术对疲劳裂纹进行检测;根据两种技术在检测疲劳裂纹上的优势和不足,提出了针对疲劳裂纹的脉冲涡流热成像和脉冲涡流无损检测技术的复合无损检测方法,并结合基于遗传算法的BP神经网络,不仅可快速定位疲劳裂纹位置,还可自动化实现对疲劳裂纹深度的精确测量;利用比例边界有限元（SBFEM）方法求解速度等方面的优势,深入研究了加载条件、试件厚度和材料特性对疲劳裂纹扩展过程的影响。最终通过对金属表面裂纹深度的检测结果,实现了对疲劳裂纹扩展行为和疲劳寿命的预测,建立了无损检测与疲劳寿命预测的桥梁。本文的主要研究内容如下:1.通过三点弯曲试验制备含疲劳裂纹的金属试件通过ABAQUS建立裂纹扩展仿真模型,研究了三点弯曲试验参数对金属构件疲劳裂纹深度的影响;构建三点弯曲试验平台,并通过预制人工裂纹在缺陷尖端形成应力集中,实现疲劳裂纹萌生和扩展;采用高分辨率图像采集设备和图像识别软件,采集不同循环次数下疲劳裂纹深度,并建立了循环次数和疲劳裂纹深度之间的对应关系。该部分研究一方面为生成一定深度的自然疲劳裂纹提供实验基础,另一方面也为本论文第三章和第四章提供实验样件。2.基于脉冲涡流热成像技术的疲劳裂纹快速定位方法研究构建脉冲涡流热成像平台。该平台基于电磁感应加热原理,利用金属构件中疲劳裂纹对电涡流分布的扰动,进而对温度场的扰动,对含自然疲劳裂纹的试件进行红外成像;提出利用相邻像素的值及其之间的相关性来计算像素值的方法,对热成像图像进行处理,提升自然疲劳裂纹的识别精度;分析预制裂纹处、疲劳裂纹处以及无裂纹处温度变化,提出自然疲劳裂纹的定位方法,并通过实例分析了定位精度。3.基于脉冲涡流检测的疲劳裂纹深度定量检测方法研究本文首先对含有裂纹金属构件脉冲涡流检测系统进行建模和仿真,获取检测线圈Z轴磁感应强度与裂纹深度之间的映射关系;然后构建脉冲涡流检测平台,并基于该平台和第二章加工的含不同深度的疲劳裂纹试件获取脉冲涡流无损检测电压与裂纹深度的定量关系;为考察自然疲劳裂纹和人工裂纹对脉冲涡流信号影响的不同,研究了脉冲涡流探头在疲劳裂纹上的放置位置对检测结果的影响;最后通过Matlab获取疲劳裂纹定量检测的标定曲线,根据检测电压逆向评估了疲劳裂纹的深度,并与裂纹的真实深度进行对比,并分析误差来源。4.脉冲涡流热成像与脉冲涡流检测复合的疲劳裂纹的定量检测方法研究脉冲涡流热成像可通过一次成像获取多个裂纹的精确位置,脉冲涡流无损检测技术可实现对疲劳裂纹深度的精确检测。为此,本文利用三维电移动平台控制系统将脉冲涡流热成像、脉冲涡流无损检测两种检测技术进行复合。通过脉冲涡流热成像技术实现对金属构件中自然疲劳裂纹定位,并将定位信息传输给三维电移动平台,三维电移动平台精确控制脉冲涡流定量检测探头,并将其定位在缺陷的正上方,从而实现对金属表面疲劳裂纹的自动、快速、准确检测;为提高自动定量检测精度,本文采用基于遗传算法的BP神经网络技术,用脉冲涡流检测实验数据和仿真数据作为训练样本,训练出反映检测电压与裂纹深度之间函数关系的映射模型,并对模型的误差进行验算,证明了该模型可有效减小疲劳裂纹电磁无损检测的测试误差。5.疲劳裂纹扩展行为研究和疲劳寿命预测本文采用比例边界有限元方法,深入探讨加载条件、试件厚度和材料特性对疲劳裂纹扩展过程的影响,提出了基于试验数据的疲劳裂纹扩展行为和疲劳寿命预测模型;接着采用公开算例数据对该模型的有效性进行验证;最后通过疲劳裂纹深度的无损检测数据,对本文的脉冲涡流检测模型和扩展行为预测模型进行验证,分析了预测误差,证实了基于涡流无损检测数据的金属构件疲劳裂纹扩展预测方法的有效性,以此搭建了无损检测与金属构件疲劳寿命预测的桥梁。

关键词：脉冲涡流热成像;脉冲涡流检测;GA-BP神经网络;比例边界有限元;疲劳裂纹扩展

学科专业：机械工程

摘要

abstract

第一章 绪论

1.1 研究工作的背景与意义

1.2 疲劳裂纹无损检测方法与现状

1.2.1 自然疲劳裂纹的研究现状

1.2.2 脉冲涡流热成像检测和脉冲涡流无损检测

1.2.2.1 脉冲涡流热成像检测

1.2.2.2 脉冲涡流无损检测技术

1.3 疲劳裂纹扩展行为预测国内外现状

1.3.1 疲劳裂纹扩展行为的国内外研究现状

1.3.2 比例边界有限元法研究现状

1.4 目前研究中存在的主要问题

1.5 论文主要章节安排和创新点

1.5.1 论文主要章节安排

1.5.2 论文主要创新点

第二章 制备含疲劳裂纹的金属试件

2.1 金属构件疲劳裂纹的制备原理

2.2 基于ABAQUS的金属构件疲劳裂纹萌生及扩展仿真

2.2.1 ABAQUS

2.2.2 疲劳裂纹萌生及扩展仿真模型

2.2.3 疲劳裂纹萌生及扩展仿真结果

2.3 金属构件疲劳裂纹制备实验平台

2.4 三点弯曲试验中疲劳裂纹扩展情况

2.4.1 疲劳裂纹扩展情况观测

2.4.2 疲劳裂纹扩展情况测量

2.5 本章小结

第三章 基于脉冲涡流热成像方法的自然疲劳裂纹快速定位方法研究

3.1 脉冲涡流热成像检测理论基础

3.2 脉冲涡流热成像实验平台

3.2.1 脉冲激励信号发生系统

3.2.2 脉冲涡流热成像信号采集系统

3.3 脉冲涡流热成像处理算法研究

3.4 疲劳裂纹的脉冲涡流热成像及结果分析

3.5 本章小结

第四章 基于脉冲涡流检测技术的自然疲劳裂纹深度定量检测方法研究

4.1 脉冲涡流技术检测理论基础

4.1.1 脉冲涡流技术检测原理

4.1.2 脉冲涡流无损检测中的趋肤效应

4.2 含裂纹的金属构件脉冲涡流检测方法有限元建模

4.2.1 COMSOL Multiphysics

4.2.2 仿真建模

4.2.3 仿真结果分析

4.3 脉冲涡流无损检测实验平台

4.3.1 激励信号源

4.3.2 激励线圈和检测探头

4.3.2.1 激励线圈参数

4.3.2.2 检测磁传感器参数

4.3.3 放大滤波电路

4.3.4 信号采集处理终端

4.3.4.1 数据采集模块

4.3.4.2 数据处理模块

4.3.5 位移标定器

4.4 脉冲涡流无损检测实验

4.5 本章小结

第五章 脉冲涡流热成像与脉冲涡流检测复合的疲劳裂纹的定量检测方法研究

5.1 脉冲涡流热成像与脉冲涡流检测复合检测方法研究

5.1.1 复合策略

5.1.2 复合方法

5.2 基于BP神经网络的疲劳裂纹定量识别算法研究

5.2.1 BP神经网络

5.2.2 基于BP神经网络的疲劳裂纹定量检测方法

5.3 基于遗传算法的神经网络优化疲劳裂纹定量识别精度

5.4 本章小结

第六章 基于疲劳裂纹检测结果的疲劳裂纹扩展预测

6.1 疲劳裂纹扩展仿真原理

6.1.1 比例边界有限元的坐标系

6.1.2 考虑循环载荷和试样特性的自然裂纹扩展

6.2 疲劳裂纹扩展仿真

6.2.1 含自然疲劳裂纹的二维连续介质控制方程

6.2.2 自然疲劳裂纹扩展的数值实现

6.2.3 自然疲劳裂纹扩展数值实现的算例验证

6.2.4 疲劳裂纹扩展行为预测

6.3 案例分析和验证

6.4 本章小结

第七章 全文总结与展望

7.1 全文总结

7.2 后续工作展望

致谢

参考文献