金属磁记忆检测论文_罗宗元

导读:本文包含了金属磁记忆检测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译,主要关键词:记忆,金属,应力,信号,材料,损伤,管道。

金属磁记忆检测论文文献综述

罗宗元[1](2019)在《金属磁记忆法检测各类输气管道》一文中研究指出本文叙述了采用金属磁记忆方法检测各种类型和用途输气管道的一些案列。金属磁记忆检测是一种无损检测方法,其基本原理是记录和分析产生在制件和设备应力集中区中的自有漏磁场的分布情况。这时,自有漏磁场反映着磁化强度朝着工作载荷主应力作用方向上的不可逆变化,以及零件和焊缝在其制造和于地球磁场中冷却后,其金属组织和制造工艺的遗传性。金属磁记忆方法在检测中,使用的是天然磁化强度,和制件及设备金属中对实际变形和金属组织变化的以金属磁记忆形式表现出来的后果。(本文来源于《全面腐蚀控制》期刊2019年09期)

王威,易术春,苏叁庆,马小平,杨熠奕[2](2019)在《金属磁记忆无损检测的研究现状和关键问题》一文中研究指出金属磁记忆检测技术自提出以来,便受到了广泛的重视,作为一种新兴的无损检测方法,能够对铁磁材料的应力集中、早期损伤及损伤程度等进行评估。但是,目前的研究多集中于磁记忆检测的板件试验,对磁记忆的物理模型和应力定量化评估方面的研究不够深入。基于此,总结了国内外关于磁记忆效应机理、磁信号影响因素、磁记忆损伤评价参数及基础试验研究方面的研究现状和进展,对金属磁记忆检测技术亟待解决的关键性问题进行了讨论,并指出金属磁记忆检测技术未来的发展趋势。结果表明:由于磁记忆信号的影响因素非常复杂,缺乏系统的试验和理论依据,目前只是停留在初步理论摸索和简单应用上,影响了该技术的量化发展和工程应用;要利用磁记忆检测技术进行应力定量化评估,必须要明确影响磁记忆信号的多种因素及其影响程度;现有的损伤评价参数都只是提取了磁信号的某些特征,并未进行全面的磁信号特征分析,具有一定的局限性;磁记忆技术的试验研究多集中于不同材料性质的静载拉伸试验和疲劳试验,受载形式单一,对构件性质的研究很少,而钢结构中梁、板等主要构件均承受弯剪应力作用。可见,要将磁记忆检测技术应用于钢结构,必须对弯剪应力作用下的构件磁记忆信号变化规律进行研究。(本文来源于《中国公路学报》期刊2019年09期)

吉祥,周建庭,张洪,廖棱,夏润川[3](2019)在《基于金属磁记忆的钢筋混凝土结构锈蚀检测》一文中研究指出针对钢筋混凝土结构锈蚀检测难的问题,采用金属磁记忆(Metal Magnetic Memory)无损检测技术,开展了钢筋混凝土锈蚀检测试验,探索其内部钢筋锈蚀与漏磁信号之间的特征关系。首先对10片试验梁采用电化学加速锈蚀,然后对锈蚀后的试验梁进行漏磁信号采集,最后开展破坏性试验来验证钢筋锈蚀情况。结果表明:钢筋锈蚀区域用漏磁信号切向分量Bx曲线交点或其梯度dBx/dx曲线判断;当漏磁探头提离高度Z=2 cm时,漏磁信号切向分量极值增量ΔBx_i与钢筋锈蚀深度h呈明显线性相关性;钢筋断裂可以通过漏磁信号切向分量Bx极值或其梯度dBx/dx极值相对上一个阶段不再增加来进行判别。并通过COMSOL建模验证了试验梁锈蚀检测试验结果的可靠性。(本文来源于《混凝土》期刊2019年06期)

李轶名[4](2019)在《基于涡流/磁记忆集成检测方法的金属构件缺陷评价研究》一文中研究指出铁磁性材料和铝合金材料是现在工业应用中最为广泛的材质,在工业服役过程中,承受应力集中、腐蚀等因素产生裂纹,将直接影响到构件的安全应用,因此使用无损检测方法对其检测提前预防断裂极其重要。涡流检测基于电磁感应原理能够有效检出导电材料的表面及近表面缺陷,金属磁记忆检测基于磁机械效应对铁磁性材料应力集中部位发生损伤提前预防。本文基于涡流检测和磁记忆检测原理,研制了涡流-磁记忆集成检测探头,展开了对铁磁性材料的低周疲劳试验,分析不同疲劳次数下,涡流检测、磁记忆检测与裂纹长度之间的关系。针对铝合金复杂构件,研制专用多通道涡流检测探头,开展检测试验,分析了组织结构对检测信号的影响,探讨随提离距离变化检测信号幅值与相位的变化规律,拟合出线性变化曲线。首先,基于74HC4052B芯片绘制分时电路的原理图,印刷电路板,解决了电桥残差电压信号失真问题,开展了分时复用检测试验,实现了各个通道的一致性;选用MLX90393传感器芯片,搭建了磁记忆多通道检测模块,使用美国Lakeshore421高斯计与检测传感器测量磁场数值对比,具有较好一致性;集成涡流检测模块与磁记忆检测模块于同一探头;研制辅助检测工装,实现了测距功能和可调节提离高度功能。以30CrMo钢为研究对象,开展了低周疲劳涡流-磁记忆集成检测试验研究,首先,在试样表面规划多条扫查路径,开展涡流检测灵敏度试验与磁记忆检测应力集中标定试验,在试样未装载与装载未施加载荷状态下进行检测作为对比数据,得出在塑性应变阶段、微裂纹萌生阶段、疲劳断裂阶段,磁记忆检测信号与涡流检测信号的变化规律,得出整个疲劳阶段检测信号响应特征,以及不同阶段在整个疲劳寿命中所占百分比。基于多通道涡流检测技术,开展了铝合金复杂构件R角及平面区域缺陷检测试验研究,研制了专用多通道涡流检测探头,确定了最佳检测频率,开展了缺陷检测试验研究,缺陷信号与提离信号具有较大相位差易于判别,具有较高的信噪比。分析了异常组织的存在对检测信号的影响,结合金相组织观察与电导率测量,得出异常组织的存在使电导率突变,引起检测信号出现异常。展开了提离距离对检测信号的影响分析试验研究,拟合了提离距离与检测信号幅值、相位之间的关系曲线。(本文来源于《南昌航空大学》期刊2019-06-01)

高雅田[5](2019)在《油气管道金属磁记忆检测技术的研究进展》一文中研究指出从油气管道的常见失效形式出发,重点探讨了金属磁记忆技术在管道应力集中、早期疲劳损伤等微观缺陷及腐蚀、裂纹等宏观缺陷检测中的研究现状与发展趋势。在综述现有研究的基础上,指出磁记忆技术在管道检测中的优势和下一步的研究方向。(本文来源于《化工机械》期刊2019年02期)

朱晟桢[6](2019)在《基于金属磁记忆效应的高速列车轮对早期故障检测》一文中研究指出轮对作为高速列车走行部的关键部件,其运行状态直接关系到列车的安全运行,而局部的应力集中和微裂纹是造成轮对突然失效的主要原因。目前,我国主要采用X射线探伤、超声波探伤以及磁粉探伤等方法检测轮对故障,但是只能事后检测已经存在的轮对裂纹,不能检测应力集中早期故障,存在巨大的运行风险性。而金属磁记忆检测通过采集轮对表面的自有漏磁场信号,能有效检测轮对的应力集中区和微裂纹,是一种“主动预测→预报→评估”的早期量诊断过程,具有重要的实际意义和应用前景。金属磁记忆是一种微弱的地磁信号,极易受到轮对外部干扰和噪声的污染,影响早期诊断的可靠性,如何对磁记忆信号进行消噪,提取准确的早期故障特征,成为轮对磁记忆检测的难点。与此同时,磁记忆信号的特征与轮对损伤状态不是简单的线性关系,导致高铁轮对的定性、定量故障评估成为工程应用的瓶颈。针对轮对磁记忆检测的上述两个问题,论文展开相应研究,其主要内容如下:(1)从电磁学与能量平衡两个角度研究磁记忆现象的形成机质,分别构建应力集中区的磁偶极子模型与能量平衡模型,通过仿真验证了所建模型的有效性,为磁记忆的工程应用提供有效的理论支撑。(2)根据相关性原理对多通道采集的轮对磁记忆信号进行相异性处理,消除多通道磁记忆信号的相异性,提高检测的可信度。基于平稳小波变换对轮对磁记忆信号进行多尺度信号分解,提出基于自相关的小波阈值消噪与叁尺度相关自适应消噪方法,准确确定了轮对的应力集中区。对采集自上海动车维修组的试验数据消噪表明,叁尺度相关自适应消噪后的磁记忆信号光滑,信噪比高,较好保留了轮对的关键故障信息,提高了后续的定性和定量评估轮对故障的可靠性。(3)针对高铁轮对的磁记忆定性评估问题,首先阐述常用的法向梯度极值评估的不足。其次,分析由磁记忆切向分量与法向分量合成的李萨如图形法,研究表明该方法无法准确确定应力集中区位置。针对以上方法的不足,提出新的法向分量相轨迹方法半定量(定性)评估高铁轮对的无应力集中、弹性形变、塑性形变、断裂状态,通过试验数据验证了方法的有效性。(4)针对目前磁记忆检测无法定量评估轮对早期损伤的问题,建立轮对磁记忆信号的多特征量,利用支持向量机小样本优势,建立基于主元分析法的支持向量机评估模型,其中支持向量机采用了网格搜索法进行参数寻优,轮对故障评估模型具有较好的鲁棒性,早期故障的识别率达90%。(本文来源于《江苏大学》期刊2019-04-01)

庞瀛洲[7](2019)在《基于应变测试法和磁记忆检测法检测起重机金属结构》一文中研究指出为发现老旧门座起重机存在的安全隐患,采用应变测试法和磁记忆检测方法进行全面安全评估。首先依据检测经验及仿真分析确定应力测试点位置,然后对臂架系统直接受载处金属结构进行磁记忆检测。结合两种检测结果和材料力学理论,最终推断出起重机金属材料已老化衰退。(本文来源于《中国设备工程》期刊2019年06期)

张俊斌[8](2019)在《压力管道焊接裂纹金属磁记忆检测信号分析》一文中研究指出针对压力管道焊接裂纹,研究铁磁性材料内部应力场和金属磁记忆信号特征之间的关系,通过提取峰值与梯度值特征量,初步建立磁记忆信号与自然条件下铁磁性材料应力关系模型,试验对预制带有焊接缺陷管道检测,对检测信号采用向量迭加方法进行处理,进一步得到裂纹缺陷信号特征。(本文来源于《轻工科技》期刊2019年03期)

高广兴,邵珊珊,沈功田,庄法坤,李志峰[9](2019)在《基于金属磁记忆检测的1Cr5Mo钢高温蠕变损伤试验研究》一文中研究指出针对工程中铁磁性材料由高温蠕变导致的材料损伤问题,采用金属磁记忆检测技术对1Cr5Mo钢在原始状态下及600℃、90MPa条件下不同损伤程度的高温蠕变试样进行检测,分析了磁记忆特征参数随试样高温蠕变损伤程度的变化规律。并通过金相检测观察,从微观角度分析了磁记忆特征参数随试件微观损伤程度不同的变化情况。结果表明,磁记忆特征参数随着试样高温蠕变损伤的程度不同表现出一定的规律性,为金属磁记忆检测技术用于评估铁磁性材料高温蠕变损伤的早期诊断提供了一定的参考依据。(本文来源于《中国特种设备安全》期刊2019年02期)

闻庆松,李志农,曾文钧,陈怀天[10](2018)在《温度对金属磁记忆检测的影响》一文中研究指出针对温度对磁记忆检测影响的研究较少的问题,建立典型试样的仿真模型,并对其施加不同的温度进行有限元仿真,以此研究温度的变化对磁记忆检测的影响。仿真结果表明,在达到试样材料的居里点之前,温度对磁记忆检测的影响不大,当温度接近居里点时,磁记忆信号的峰峰值会急剧增大,并且试样材料只是影响不同温度时的磁记忆检测信号的大小,对信号的变化规律影响不大。(本文来源于《无损检测》期刊2018年12期)

金属磁记忆检测论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

金属磁记忆检测技术自提出以来,便受到了广泛的重视,作为一种新兴的无损检测方法,能够对铁磁材料的应力集中、早期损伤及损伤程度等进行评估。但是,目前的研究多集中于磁记忆检测的板件试验,对磁记忆的物理模型和应力定量化评估方面的研究不够深入。基于此,总结了国内外关于磁记忆效应机理、磁信号影响因素、磁记忆损伤评价参数及基础试验研究方面的研究现状和进展,对金属磁记忆检测技术亟待解决的关键性问题进行了讨论,并指出金属磁记忆检测技术未来的发展趋势。结果表明:由于磁记忆信号的影响因素非常复杂,缺乏系统的试验和理论依据,目前只是停留在初步理论摸索和简单应用上,影响了该技术的量化发展和工程应用;要利用磁记忆检测技术进行应力定量化评估,必须要明确影响磁记忆信号的多种因素及其影响程度;现有的损伤评价参数都只是提取了磁信号的某些特征,并未进行全面的磁信号特征分析,具有一定的局限性;磁记忆技术的试验研究多集中于不同材料性质的静载拉伸试验和疲劳试验,受载形式单一,对构件性质的研究很少,而钢结构中梁、板等主要构件均承受弯剪应力作用。可见,要将磁记忆检测技术应用于钢结构,必须对弯剪应力作用下的构件磁记忆信号变化规律进行研究。

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

金属磁记忆检测论文参考文献

[1].罗宗元.金属磁记忆法检测各类输气管道[J].全面腐蚀控制.2019

[2].王威,易术春,苏叁庆,马小平,杨熠奕.金属磁记忆无损检测的研究现状和关键问题[J].中国公路学报.2019

[3].吉祥,周建庭,张洪,廖棱,夏润川.基于金属磁记忆的钢筋混凝土结构锈蚀检测[J].混凝土.2019

[4].李轶名.基于涡流/磁记忆集成检测方法的金属构件缺陷评价研究[D].南昌航空大学.2019

[5].高雅田.油气管道金属磁记忆检测技术的研究进展[J].化工机械.2019

[6].朱晟桢.基于金属磁记忆效应的高速列车轮对早期故障检测[D].江苏大学.2019

[7].庞瀛洲.基于应变测试法和磁记忆检测法检测起重机金属结构[J].中国设备工程.2019

[8].张俊斌.压力管道焊接裂纹金属磁记忆检测信号分析[J].轻工科技.2019

[9].高广兴,邵珊珊,沈功田,庄法坤,李志峰.基于金属磁记忆检测的1Cr5Mo钢高温蠕变损伤试验研究[J].中国特种设备安全.2019

[10].闻庆松,李志农,曾文钧,陈怀天.温度对金属磁记忆检测的影响[J].无损检测.2018

论文知识图

旋转弯曲疲劳试验机Fig.4-9Rotatingb...占压管道区段金属磁记忆检测结果管道穿跨越区段金属磁记忆检测结...管道穿跨越区段金属磁记忆检测结...3 振动筛模型下横梁预制裂纹金属磁记金属磁记忆检测装置框图

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