基于双层介质全聚焦算法的钢轨组合探伤技术

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1、国内图书分类号：O426.9密级：公开国际图书分类号：621西南交通大学研究生学位论文基于双层介质全聚焦算法的钢轨组合探伤技术年级2015级姓名荣凌锋申请学位级别理学硕士专业物理学指导老师王泽勇二零一八年五月ClassifiedIndex:O426.9U.D.C:621SouthwestJiaotongUniversityMasterDegreeThesisRAILCOMBINEDDETECTIONTECHNOLOGYBASEDONTFMWITHDOUBLE-LAYERMEDIAALGORITHMGrade:201

2、5Candidate:LingfengRongAcademicDegreeAppliedfor:MasterofScienceSpeciality:PhysicsSupervisor:ZeyongWangMay,2018西南交通大学硕士研究生学位论文第I页摘要目前我国在钢轨探伤过程中大多使用手推式检测设备，探伤效率低，难以对缺陷进行定量检测，容易出现错报漏报等问题，为造成严重的安全事故埋下隐患。为此，本文旨在研究对钢轨裂纹精确量化，提高成像效果和检测效率等技术，首先建立了基于全矩阵采集（FMC）的双层介质下相控阵单

3、元超声发射和接收的数值模型，实现了对钢轨内部裂纹定量定位检测，提高信噪比和分辨率；再结合常超技术，通过CIVA仿真建立超声布局，搭建了超声组合判伤系统，检测速度显著提高，有效解决了轨头核伤难检等问题，实现了对钢轨各类典型缺陷的定量定位检测。具体研究内容如下：为了获得清晰度更好、分辨率更高的缺陷成像，本文基于超声相控阵技术，以全矩阵采集技术作为采集原始缺陷数据，对全聚焦计算方法进行了推导，并给出了超声成像质量评价指标。研究了声场在双层介质中的传播理论。根据斯内尔定律和超声波最短时间路径传播原理，得到了超声波束在双层介

4、质交界处的一元四次方程。借鉴Ferrari方法，给出了声波入射点位置在交界面处的计算方法，推导出基于双层介质的全聚焦模型，并通过实验验证，改进后的加楔块全聚焦算法能对钢轨内部裂纹准确定位，且对缺陷量化能力强，成像效果优于常规检测。针对轨头裂纹难以检测的问题，结合常超技术进行CIVA仿真，建立了超声布局仿真模型。同双层介质全聚焦算法（WTFM）相结合，搭建了超声组合探伤系统，能对不同位置不同类型的典型缺陷进行自动检测和判伤。实验证明该系统不仅能准确定位、定量检测钢轨表面及内部裂纹，其快速自动探伤能力明显优于常规超声检

5、测。本论文研究为实现WTFM定量检测算法的高质量快速成像提供了坚实的基础，对基于WTFM算法的实时缺陷成像的发展具有良好的促进意义。关键词：钢轨；超声探伤；全聚焦技术；双层介质；组合判伤西南交通大学硕士研究生学位论文第II页AbstractAtpresent,wealmostusehand-pushultrasonicequipmentwhichhaslowefficiencyforrailflawdetectioninourcountry.Besides,itisdifficulttodetectcracksqu

6、antitatively,pronetomisstatementsandomissionsofdefects,soastocreatehiddendangersforserioussafetyaccidents.Thisthesisaimstostudytechniquesforaccuratelyquantifyingcracksinrails,improvingimagingperformanceanddetectionefficiency.Anumericalmodelbasedonfull-matrixac

7、quisition(FMC)forultrasonictransmissionandreceptionofphased-arrayunitsindouble-layermediawasestablished.Itwasusedtooptimizethedetectionimagetoreducetheinterferenceandimprovethepeaksignal-to-noiseratioandresolution.IncombinationwithUTtechnology,ultrasoundlayout

8、wasestablishedthroughCIVAsimulation,andanultrasoniccombinedchanneldetectionsystemwasbuilt.Thedetectionspeedwassignificantlyimproved,whicheffectivelysolvestheproblemsofdifficultdete