华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2005, Vol. 33 ›› Issue (8): 1-5.

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超声检测中裂纹型缺陷深度的智能识别

陈国华1 张新梅1 谢常欢2 何湘铂1   

  1. 1. 华南理工大学 工业装备与控制工程学院, 广东 广州 510640; 2. 广州市锅炉压力容器监察检验所, 广东 广州 510080
  • 收稿日期:2004-10-15 出版日期:2005-08-25 发布日期:2005-08-25
  • 通信作者: 陈国华(1967-) ,男,教授,博士生导师,主要从事工业安全与风险评价技术及管理信息系统、过程装备可靠性与风险评价研究. E-mail:mmghchen@scut. edu. cn
  • 作者简介:陈国华(1967-) ,男,教授,博士生导师,主要从事工业安全与风险评价技术及管理信息系统、过程装备可靠性与风险评价研究.
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目(50005006)

Intelligent Recogn ition of Crack Depth in Ultrason ic Testing

Chen Guo-hua1  Zhang Xin-mei1  Xie Chang-huan2  He Xiang-bo1   

  1. 1. College of Industrial Equipment and Control Engineering, South China Univ. of Tech. , Guangzhou 510640, Guangdong, China; 2. Guangzhou Institute of Boiler & Pressure Vessel Supervisory Inspection, Guangzhou 510080, Guangdong, China
  • Received:2004-10-15 Online:2005-08-25 Published:2005-08-25
  • Contact: 陈国华(1967-) ,男,教授,博士生导师,主要从事工业安全与风险评价技术及管理信息系统、过程装备可靠性与风险评价研究. E-mail:mmghchen@scut. edu. cn
  • About author:陈国华(1967-) ,男,教授,博士生导师,主要从事工业安全与风险评价技术及管理信息系统、过程装备可靠性与风险评价研究.
  • Supported by:

    国家自然科学基金资助项目(50005006)

摘要: 为了实现对裂纹型缺陷深度的定量识别,提高超声检测精度,引入小波分析和人工神经网络技术进行缺陷深度的智能识别. 从超声检测的基本原理、缺陷深度表征量的确定、超声回波信号缺陷特征量的小波提取、神经网络的结构参数及训练和测试网络等方面,详细探讨了对裂纹型缺陷进行智能识别的方法,论证了运用神经网络进行缺陷智能定量识别的可行性,构造了智能识别实验系统,并利用该系统对所加工的含缺陷试样进行了定量识别试验与分析. 结果表明,小波分析和人工神经网络技术的引入能够为超声检测缺陷的定量识别提供行之有效的途径.

关键词: 超声检测, 裂纹深度, 智能识别, 定量方法

Abstract:

In order to quantitatively recognize crack dep th and effectively imp rove the accuracy of ultrasonic tes-ting, the wavelet analysis and artificial neural network (ANN) are introduced to the intelligent recognition of crack dep th. The p roposed recognition method is then discussed in detail in terms of the basic p rincip le of ultrasonic tes-ting, the determination of defect dep th characteristics, the abstraction of dep th characteristics bywavelet, the struc-tural parameters of ANN as well as the training and testing networks. Moreover, the feasibility of the intelligent quantitative recognition of crack dep th by ANN is discussed, and an intelligent experimental system is finally set up, by which a flaw samp le is quantitatively recognized and analyzed. The results indicate that the introduction of the wavelet analysis and ANN p rovides a feasible app roach to the quantitative recognition of cracks in ultrasonic tes-ting feasible.

Key words: ultrasonic testing, crack depth, intelligent recognition, quantitative method