基于电磁声表面波的厚壁管道表面裂纹定量检测方法研究

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时间:2019-05-15

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1、中文图书分类号:TB553;TG115.28密级:公开UDC:621学校代码:10005博士学位论文DOCTORALDISSERTATION论文题目:基于电磁声表面波的厚壁管道表面裂纹定量检测方法研究论文作者:邓鹏学科:机械工程指导教师:何存富教授论文提交日期:2018年08月UDC:621学校代码:10005中文图书分类号:TB553;TG115.28学号:B201401008密级:公开北京工业大学工学博士学位论文题目:基于电磁声表面波的厚壁管道表面裂纹定量检测方法研究英文题目:RESEARCHONQUAN

2、TITATIVEDETECTIONMETHODOFSURFACECRACKSINTHICK-WALLEDPIPESBASEDONELECTROMAGNETICACOUSTICSURFACEWAVES论文作者:邓鹏学科专业:机械工程研究方向:现代测控技术及方法申请学位:工学博士指导教师:何存富教授所在单位:机械工程与应用电子技术学院答辩日期:2018年10月授予学位单位:北京工业大学ADissertationPresentedtotheAcademicDegreeCommitteeOfBeijingUniver

3、sityofTechnologyinCandidacyfortheDegreeofDoctorinEngineeringResearchonQuantitativeDetectionMethodofSurfaceCracksinThick-WalledPipesBasedonElectromagneticAcousticSurfaceWavesCandidate:DENGPengSupervisor:Prof.HECunfuCollegeofMechanicalEngineering&AppliedElect

4、ronicsTechnologyBeijingUniversityofTechnologyBeijing,P.R.ChinaOctober2018独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。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了谢意。签名:邓鹏日期:2018年10月16日关于论文

5、使用授权的说明本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的论文在解密后应遵守此规定)签名:邓鹏日期:2018年10月16日导师签名:何存富日期:2018年10月16日摘要摘要厚壁管道能够承受高温高压,是锅炉“四大管道”系统的关键组成部分,广泛应用于火力发电领域。由这类管道泄漏或爆裂引起的生产事故,严重威胁到工人人身安全和国家财产安全。因此,广泛采用无损检测技术,

6、开展厚壁管道健康状况监测,防止管道失效造成严重损失,显得十分必要。在现有的检测方法中,常规无损检测手段效率低且难以实现定量检测,而一般的超声导波检测技术对大直径厚壁管道的检测难度较大。表面波传播距离远、检测范围广,对表面及近表面裂纹十分敏感,能且仅能在大厚度试件中传播,对提高厚壁管道的缺陷检测水平具有重要意义。因此,本文基于电磁声表面波技术,发展了厚壁管道表面波检测方法,以实现对厚壁管道表面裂纹的快速、准确检测。在高性能电磁声表面波传感器研制方面,试验研究了传感器中心频率、声场指向性等与回折线圈各参数的关系,

7、分析了影响电磁声传感器(Electromagneticacoustictransducers,EMATs)在自激自收模式下接收信号信噪比的因素,实验得到了信噪比随线圈与磁铁间隔的变化曲线;仿真研究了线圈层数、导线分裂次数,以及磁铁高宽比对传感器激励性能的影响。在此基础上,改进传感器组装工艺,提高了传感器的实用性,测试结果表明,所研制的电磁声表面波传感器具有较高的信噪比和能量转换效率。对于表面波在试件中的传播特性,利用有限元法(Finiteelementmethod,FEM)模拟了表面波在钢板及管道中的传播,并

8、进行了实验验证。研究发现,钢板中的表面波具有非频散特性,波速和相位的仿真值和测量值基本吻合;管道中表面波的群波速恒定,相速度、衰减特性、渗透深度等则与管道曲率以及表面波的传播方向有关。同时,研究了表面波在试件端部直角棱边的散射特性,获得了倒角和倒圆角尺寸对表面波反射和透射系数的影响关系。针对厚壁管道的缺陷检测,试验分析了表面波对不同类型缺陷的敏感程度,集成了一套基于自动扫查机器人的厚壁管道表面波扫查

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