相控阵超声检验技术

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时间:2018-03-26

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1、相控阵超声检验技术一、导读任何无损检验方法(NDT)的可信度很大程度上取决于人员因素。进行相控阵超声检验的人员应经过培训并取得相应的资格。通过检验人员的技能、教育经历、培训经历,NDT检验人员来证明自己能够根据工艺和设备(相控阵超声设备,扫描仪,探头,软件,分析分布图和报告)的特殊要求进行操作。检验人员应熟悉应用于特殊零件的相控阵技术的基本特性。应客户要求,关于R/D技术原理的第一本书出版了:相控阵技术应用简介:R/D技术指南。该指南用大幅篇章介绍了基本的超声测试,数据评定和扫查方式,相控阵探头以及应用,适合

2、广大读者使用,该指南包含大量实用信息堪称为实用手册。该指南可通过登陆我们的网站使用e-mail订购。相控阵技术指南手册可视为NDT从业人员使用基本相控阵超声技术的备忘录。它面向日常的操作,针对技术秘诀,介绍操作方法(工艺规范,标定,特征描述,重新启动,解决检验的问题)。关于其大小,该手册设计为口袋书籍。为使该手册能适应现场条件,我们采用防水抗扯的合成纸印刷该书,且封面和装订都十分牢固。相控阵技术指南手册包括:·第一章“相控阵超声技术——基本特性“详述了PAUT(相控阵超神探伤的缩写)原理,介绍了主要硬件设备和

3、相控阵声束组成类型和运动形式(线性,方位角型,深度型,平面型和3-D型)。·第二章“相控阵探头——基本特性“详述了用于日常检验的PA(相控阵的缩写)探头及其主要特性。范例介绍时使用的是大多数场合最常用的探头类型,即1-D平面线性阵探头。·第三章“聚焦法则“——常用范例介绍了线性阵探头如TomoscanⅢTM PA探头(TomoViewTM2.2R9)和OmniScanPA探头定义聚焦法则的基本步骤。·第四章 “扫查方式,观察,和分布图”介绍了TomoscanⅢTM PA探头(TomoViewTM2.2R9)和

4、OmniScanPA探头评定(A-扫查法,S-扫查法,B-扫查法,C-扫查法和D-扫查法)的主要数据,基本分布以及扫查方式。特殊场合下推荐的分布图也进行了说明。·第五章 “超声束设置,标定和定期检查”介绍了关于超声束设定调节,设备标定和现场定期检查的基本范例。·第六章 “使用表格,图表和公式”该章是实用公式的总结,如:斯涅尔定律,近场长度,波长,声束宽度,半角声束传播速度。书中特别强调了实用不同方法测量缺陷尺寸。表格,公式,图表都可以作为一些参数的速查工具:折射角,等效延迟和反射体尺寸。·附录A:“单位转化”

5、提供了本手册所使用到的单位与公-英制单位的转化。·附录B:“支持和培训”通过R/D技术网站,你可以寻找或提供关于本手册的相关附加信息。·“参考文献”列出了支持和扩充本手册构想的基本资料。本手册编制成一本开放式的对话式手册。对于特殊操作,我们增加了提示,重要标注,注意事项和警告标志等。正如R/D技术的CEO(首席执行官)和主席在扉页中提到的,我们欢迎您参与进来,提出意见,进行评论,提出设想,从而促进本书第二版的进一步完善。请使用网站链接,*******,进行实时对话。我们的销售团队在此先感谢您的参与,并会在您提

6、出问题后与您联系。我们希望本书对进行相控阵超声检验有显著的帮助。***********技术商务发展部副主席1. 相控阵超声技术——基本特性相控阵超声技术有以下基本特性:a)用多路技术将大量同样的晶体整合成一体的探头b)焦深控制c)导向角控制d)声束宽度控制e)虚拟探头孔(VPA)程序[见图1-1]f)大幅A-扫查方式扫查g)普通观察S-扫查的数据显示扫查范围2扫查范围1探头2探头1图1-1多晶探头在不同深度和不同角度时的聚焦。注意扫查范围可为正也可为负。不同数量的晶体元件聚集可形成一个虚拟探头孔(VPA)。相

7、控阵技术的特性如下:a)探头设计因产品而异。b)多晶探头的每个活性晶片由单独的脉冲发生器激活(见图1-2)。c)激活时间由电脑控制,并且根据费马原理激活时间将被延迟,使柱面(球面)波波前将同时(在相位上)到达指空间定点。d)声束为柱面或球面聚焦(详情见第2章)。e)缺陷反射的波前到达接收器,传播时间的延迟由焦点、折射角度和活性晶片的数量决定。f)将由每个活性晶片获得的单个波幅进行汇总(波幅和筒相位)。g)聚焦法则计算器根据单个晶片在不同深度和角度导向和聚焦声束决定延迟时间。图1-3为延迟值的一个范例(在十亿分

8、之一秒[10-9s]内)。详情见第3章。h)模拟信号经过整流,平滑整流,平均整流,并压缩为8位或12位信号(见图1-4)。i)声束传导沿扫描仪直线和零件几何外形。在单个平面上或通过测量指针在参考面上的投影可以观察到数据(详情见第5章)。j)S-扫查的聚焦方式可以变化(见图1-5)。k)检查数据在复合窗口上显示;缺陷波幅为基于特殊调色板(五彩,灰,未调整,特殊定制)的彩色编码;每个窗口的数据被划分为2

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