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应力腐蚀裂纹涡流检测信号的处理及形状重构

张思全 陈铁群 刘桂雄

张思全, 陈铁群, 刘桂雄. 应力腐蚀裂纹涡流检测信号的处理及形状重构[J]. 核动力工程, 2008, 29(6): 50-53,65.
引用本文: 张思全, 陈铁群, 刘桂雄. 应力腐蚀裂纹涡流检测信号的处理及形状重构[J]. 核动力工程, 2008, 29(6): 50-53,65.
ZHANG Si-quan, CHEN Tie-qun, LIU Gui-xiong. Signal Process and Profile Reconstruction of Stress Corrosion Crack by Eddy Current Test[J]. Nuclear Power Engineering, 2008, 29(6): 50-53,65.
Citation: ZHANG Si-quan, CHEN Tie-qun, LIU Gui-xiong. Signal Process and Profile Reconstruction of Stress Corrosion Crack by Eddy Current Test[J]. Nuclear Power Engineering, 2008, 29(6): 50-53,65.

应力腐蚀裂纹涡流检测信号的处理及形状重构

基金项目: 

广东省科技计划项目(2006B12401001)资助

详细信息
    作者简介:

    张思全(1971-),男,讲师,博士研究生。现从事材料无损检测技术研究。

    陈铁群(1946-),男,教授,博士生导师。1989年毕业于比利时鲁汶大学,获博士学位。现从事材料表面强化、失效分析及无损检测的研究工作。

    刘桂雄(1968-),男,教授,博士生导师。1995年毕业于重庆大学,获博士学位。现从事检测技术与网络化控制、智能传感理论与方法、智能化光机电一体化仪器及设备、信息系统建模理论及应用的研究工作。

  • 中图分类号: TG115.28

Signal Process and Profile Reconstruction of Stress Corrosion Crack by Eddy Current Test

  • 摘要: 在核电站热交换管道、压力容器等关键设备结构的无损评价中,裂纹型缺陷形状的确定非常重要。采用一种小波分析方法对采集的应力腐蚀裂纹涡流检测信号进行了预处理,减少了噪声及非缺陷信号,并提取了缺陷信号特征,然后采用神经网络方法对裂纹形状进行了重构。结果表明,该方法具有快速、精确的优点。但在数据生成及训练网络时需要花费一定的时间。另外,由于神经网络方法不能重构裂纹电导率的分布情况,因此不能保证所重构裂纹的可靠性。但从涡流检测实用性的角度出发,在不考虑多裂纹等复杂情况下,神经网络方法可以用来重构自然裂纹。

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2007-11-07
  • 修回日期:  2008-03-24
  • 网络出版日期:  2025-07-22
  • 刊出日期:  2008-12-15

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