【摘 要】
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随着声发射设备性能的不断提高和信号处理方法的日臻完善,声发射技术作为一种动态无损检测技术已广泛运用到石油、桥梁、混凝土、建筑、管道、航空等行业,实现了实时动态在线监测,保障了人们生命财产安全。金属材料HRB400被广泛用于建筑、桥梁、钢结构工程中,由于工程需要,在使用过程中不可避免的需要对其进行焊接,焊接质量受操作人员素质、电流、电压等外界因素影响较大,往往容易产生咬边、夹渣、气孔、未焊透等缺陷质
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随着声发射设备性能的不断提高和信号处理方法的日臻完善,声发射技术作为一种动态无损检测技术已广泛运用到石油、桥梁、混凝土、建筑、管道、航空等行业,实现了实时动态在线监测,保障了人们生命财产安全。金属材料HRB400被广泛用于建筑、桥梁、钢结构工程中,由于工程需要,在使用过程中不可避免的需要对其进行焊接,焊接质量受操作人员素质、电流、电压等外界因素影响较大,往往容易产生咬边、夹渣、气孔、未焊透等缺陷质量问题,其安全性和使用功能必然退化。因此,采用科学合理的检测手段对其安全可靠性进行合理的评估是安全作业的重要基础。目前,建筑、桥梁、钢结构工程中较为常见的螺纹钢为HRB400型钢。为此,选用HRB400型钢进行受载拉伸损伤时声发射信号的研究工作显得意义重大。本文主要研究内容概括如下:1.对制作的不同HRB400焊接缺陷试样和完整试样进行了拉伸实验,成功采集到了声发射信号,分析了不同试样在拉伸过程中的声发射信号分布特点,并对声发射的特征参数计数率进行了详细分析。2.针对声发射信号的特点和受载情况,将材料损伤划分为不同的阶段,并采用了S变换和伪Margenau-Hill(PMH)分布对各试样不同阶段的信号进行了时频分析。通过时频聚集程度、交叉干扰项、频带范围等角度阐述了各试样不同损伤程度对应声发射信号的特点。3.采用小波包算法对损伤得各试样的不同阶段进行能量分析,通过能量分析找出各个损伤阶段对应的能量分布特征。4.通过小波包算法提取各阶段声发射信号的能量特征并将其组成特征向量组,结合概率神经网络对不同试样的不同阶段进行了模式识别。
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