文档介绍：漏磁检测中缺陷参数预测与定量分析摘要工业无损检测的方法有许多,如涡流检测、磁粉检测、漏磁检测、超声检测等。其中┐偶觳饩哂屑觳馑俣瓤臁⒓斐雎矢摺⒘槊舳雀摺⒉僮骷虻サ扔诺悖稍诙嘀复杂的环境中进行检测,且有易于实现缺陷参数的定量检测的特点。随着现代工业的发展,人们对管道的检测质量有了更高的要求。在对管道进行检测时,不单要发现缺陷,更重要的是要对缺陷进行定量分析。要实现缺陷参数的准确预测和定量分析,不仅要了解缺陷参数与漏磁场之间的关系,即漏磁检测中的前向问题,还要研究由缺陷漏磁信号反演缺陷参数的问题,即漏磁信号的逆向求解的问题。本文首先采用磁偶极子法对缺陷与漏磁场的关系进行研究,利用一种圆柱体磁偶极子模型,通过改变圆柱体的长轴,短轴,以及圆柱的高度,来描述腐蚀坑、裂纹、孔洞、沟槽等常见缺陷类型,得出了缺陷和漏磁场的变化规律,也实现了一种磁荷模型对多种缺陷的描述。然后,研究了一种漏磁检测的系统分析模型,对漏磁检测中的前向问题痈的激励源和已知参数的缺陷来计算所对应的漏磁场湍嫦蛭侍从给定的缺陷漏磁场来估计对应的缺陷的参数或轮廓辛朔治觯永砺凵涎芯苛巳毕莶问げ獾奈题;研究了几种常见的缺陷参数预测的方法,并对这几种缺陷参数预测方法的特点进在此基础上,提出了一种基于小波神经网络的迭代逆向求解算法,来解决漏磁检测中的缺陷定量检测问题,其中以小波神经网络作为求解的前向过程,使用检测试件得到的漏磁信号,作为训练样本,对小波神经网络进行训练,使其形成由缺陷参数到试验样本信号的映射;求解优化过程采用遗传模拟退火算法。最后,通过实验验证了缺陷定量预测的结果,证明了此方法的准确性、可靠性。关键字:漏磁场;磁荷模型;定量检测;小波神经网络;迭代逆算法行了分析。
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图管道无缺陷时的磁路分布⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图管道有缺陷时的磁路分布⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图等效点偶极子模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图等效线偶极子模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图等效面偶极子模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图漏磁检测过程框图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图在役管线检测设备的结构图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图霍尔元件检测漏磁信号方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图磁敏二极管对缺陷漏磁信号检测方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图琶舳ü艿奶匦郧摺图缺陷模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图几种常见的缺陷俯视图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图三种缺陷模型的仿真结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图实验系统框图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图不同深度缺陷对应的曲线⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图峰峰值肷疃萪的拟合曲线⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图不同宽度缺陷对应的曲线⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图峰谷跨度与宽度哪夂锨摺图提离值仿真结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图崂胫凳笛楹头抡娼峁哪夂锨摺图系统结构模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图迭代逆算法模型图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图曩窬DP汀图前向神经网络模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图反馈神经网络模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图小波神经网络模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图常见的小波函数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图小波神经网络拓扑结构图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图两组样本产生的预测信号⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图遗传模拟退火进化算法流程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图四种试样的预测信号和检测信号⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯插图目录
狈抡妗⑹笛榻峁狈抡妗⑹笛榻峁琩时仿真、实验结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.表样本参数,单位为⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯组样本参数预测结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.插表目录表
学位论文作者签字:错、碑字日期:岬年争月膨日多学位论文者签名:◇赀敢独创性声明学位论文版权使用授权书乡本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标志和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰金胆王些太堂用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。本学位论文作者完全了解金月巴王些太堂有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅或借阅。本人授权可以将学位论文的全部或部分论文内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄊ学位论文作者毕业后去向:通讯地址:写过的研究成果,也不包含为获得或其他教育机构的学位或证书而使工作单位:导师签名:电话:邮编:/
致谢硕士研究生两年多的美好时光即将过去,在我人生的这一重要阶段中,得到了许多老师和同学的热情帮助和