叶片缺陷和防御指导_百度知道
叶片缺陷和防御指导
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出门在外也不愁一种风力机叶片壳体与腹板粘接缺陷的无损检测方法
一种风力机叶片壳体与腹板粘接缺陷的无损检测方法
【专利摘要】本发明公开了一种利用超声波无损探伤手段，开展风力机叶片壳体与腹板粘接缺陷检测的方法。该方法能够有效检测出风力机叶片壳体与腹板粘接过程中存在的缺胶缺陷。该方法由以下几部分组成：检测准备工作；检测实施过程；缺陷判定准则。该方法采用超声波探伤技术对风力机叶片进行检测，可以客观反映叶片内部声波反射情况，有效判定叶片内部缺陷。
【专利说明】一种风力机叶片壳体与腹板粘接缺陷的无损检测方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及机械行业风力发电【技术领域】，尤其涉及一种风力机叶片壳体与腹板粘接缺陷的无损检测方法。
【背景技术】
[0002]随着风力发电机单机功率的不断提高，风电叶片也越来越大，伴随的材料、工艺水平和质量可靠性要求也越来越高。复合材料以其高的比强度、比刚度及良好的抗疲劳性和耐腐蚀性在风力机叶片中获得广泛的应用。由于影响复合材料结构完整性的因素比较多，许多工艺参数的微小差异都会导致其产生缺陷，使得产品质量呈现明显的离散性，这些缺陷严重影响叶片的机械性能和完整性。风力机叶片设计需要满足20年的工作寿命，缺陷的存在会在叶片运行过程中复杂交变载荷的影响下进一步扩展，造成局部薄弱区，并最终降低叶片的工作寿命。由于风力机叶片结构及运行情况的特殊性，需要对风力机叶片内部缺陷情况通过无损检测的方式进行发现，以确保产品质量，满足设计和使用要求。
[0003]无损测试主要包括超声检测、射线检测、红外热成像检测、声发射检测、激光错位散斑干涉检测等，各种无损测试方式广泛应用于金属材料，各自有其自身的优势。由于风力机叶片尺寸较大，风力机叶片材料具有高衰减性，对热的传导性差，所以在风力机叶片上开展无损检测的效果相比金属材料而言，在信号穿透力、信号干扰方面具有很大不同，再加上风力机叶片内部结构较复杂，所以目前对缺陷信号的识别并没有成熟的识别方法。
[0004]目前大型风力机叶片大多采用组装方式制造，在叶片外壳与内部腹板分别制作完成的基础上，通过结构胶连接，合模固化后制成整体叶片。在实际制作中，由于工艺等方面的因素，在壳体与腹板本应连接的位置，可能发生缺胶的质量缺陷问题。风力机叶片大梁是风电叶片中最主要的承力部件，壳体与腹板缺胶的质量问题直接影响着风力机叶片的运行安全。因此，在叶片生产过程中、制造完成后，乃至机组运行过程中，对上述缺陷进行无损探测与评判，具有十分重要的意义。
[0005]本专利所提供方法，就是针对风力机叶片壳体与腹板粘接缺陷的无损检测与判别需求所发明的，通过一套完整的测试准备、实施流程，识别风力机叶片壳体与腹板粘接处所存在的缺胶缺陷。
【发明内容】
[0006](一 )要解决的技术问题
[0007]针对风力机叶片壳体与腹板粘接的无损检测中，会出现内部结构复杂，各种信号穿透力差，干扰信号较多，缺乏缺陷判定准则的问题，需要有一种无损检测的方法，涵盖完整的风力机叶片无损检测准备工作，检测实施过程，缺陷判定准则，有效识别风力机叶片壳体与腹板粘接缺陷。
[0008]( 二 )技术方案
[0009]本发明提供了一种利用超声波探伤手段，对风力机叶片壳体与腹板的粘接情况进行无损检测的方法，能够有效地识别风力机叶片壳体与腹板粘接缺陷。其特征在于，该方法由以下几部分组成:检测准备工作；检测实施过程；缺陷判定准则。具体步骤如下:
[0010]I)针对所要检测的叶片，根据叶片实物与叶片设计资料，判断叶片壳体与腹板在不同位置的结构特征，包括结构尺寸与铺层情况。
[0011]2)分别在叶片的压力面和吸力面，对壳体与腹板相粘接的位置进行划线标记，所标记的范围将作为无损测试的评定范围。
[0012]3)根据步骤2)中划定位置的叶片材料情况，制作两块与划定位置叶片壳体玻璃钢材料一致的材料作为标准校准试块。该试块为长方体，长宽尺寸不小于探头尺寸，两块试块的厚度不同，分别为20mm和50mmo
[0013]4)根据所要测试部位的材料种类与结构厚度，以及所要达到的探测精度，初步选定超声探头的频率值，将该频率的探头作为测试探头。
[0014]5)将初步选定的探头在步骤3)中制作的校准试块上进行试测，根据测试结果，进行探头频率的优化选择，选择在探测精度、探测厚度上最符合要求的探头。
[0015]6)确定探头后，利用步骤3)中制作的校准试块，对已有的超声无损探伤仪器进行校准，得到针对所用设备、探头和材料准确的材料声速和探头延迟。
[0016]7)采用步骤6)中校准过的无损探伤仪器，在2)中所标识的风力机叶片范围内，进行扫查。为进行对照，也对标记范围外，单纯壳体部分进行扫查，作为评估时的参考。其评估判别理论如下；
[0017]在反射式的超声测试中，是通过超声波在被测物体中的反射信号，对被测体的内部缺陷情况进行评判。由于超声波在腹板与壳体粘结良好的结构部件内的反射情况，与粘结不好的结构部件内的反射情况时有所差异的，因此，可根据这种差异性，作为评价粘结好坏的准则。实际上，当超声波在粘结不好的结构中进行传播时，由于缺胶的原因，导致腹板与壳体联结处存在空气间隔，而超声波在空气中是难以传播的，因此，此时利用超声设备所得到的反射信号，与超声波在单纯壳体中的反射信号是基本一致的。因此，当对腹板与壳体连接处进行检测时，所得到的信号，与单纯进行壳体测试获得的信号相一致时，可以判明，此处存在空气间隔，即存在缺胶的缺陷。
[0018]8)在以上检测实施过程中，分为快速扫描与精确扫描两个步骤，在快速扫描中，采用合适的扫描速度，对全部待测范围进行扫描测试，根据步骤7)的判定准则发现缺陷位置并进行标注。快速扫描结束后，在标注缺陷位置之处开展精细扫描，用以划定缺陷范围。
[0019]9)通过以上实施步骤，可以实现对叶片壳体与腹板粘接处缺胶缺陷的发现与判定。
[0020](三)有益效果
[0021]本发明填补了针对风力机叶片壳体与腹板粘接无损检测的空白，具有如下明显的优点:
[0022]I)能够有效判断风力机叶片壳体与腹板粘接存在的缺陷。
[0023]2)能够以较快的速度完成检测。
【具体实施方式】
[0024]为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明进一步详细说明。
[0025]本实施例对象为某丽级风力机叶片，对该叶片的壳体与腹板粘接部位开展无损检测的步骤如下:
[0026]1)针对该MW级叶片，查看叶片实物与叶片设计资料，判断叶片壳体与腹板的粘接宽度、壳体玻璃钢从叶尖至叶根的铺层厚度。
[0027]2)分别在叶片的压力面和吸力面，对壳体与腹板相粘接的位置进行划线标记，确定厚度无损测试的评定范围。
[0028]3)根据步骤2)中划定位置的叶片材料情况，制作两块与划定位置叶片壳体玻璃钢材料一致的材料作为标准校准试块。该试块为长方体，长宽尺寸分别为200mmX 100mm，两块试块的厚度不同，分别为20mm和50mm。
[0029]4)所要测试部位的材料种类为玻璃钢，结构厚度8mm至50mm，所要达到的探测精度为5mm，初步选定超声探头的频率值为1MHz，将该频率的探头作为测试探头。
[MHz频率的探头在步骤3)中制作的校准试块上进行试测，验证1MHz频率探头在50mm探测厚度上具有较好的辨识度，可以用于开展测试。
[0031]6)利用步骤3)中制作的校准试块，对超声无损探伤仪器搭配1MHz频率探头进行校准，得到针对该套设备、探头和材料准确的材料声速为3414m/s，探头延迟为1.4ms。
[0032]7)采用步骤6)中校准过的无损探伤仪器，在2)中所标识的风力机叶片范围内，进行扫查。为进行对照，也对标记范围外，单纯壳体部分进行扫查，作为评估时的参考。根据评估判别理论，将单纯壳体部分的超声信号形式作为缺胶缺陷的判定准则。
[0033]8)在完成以上步骤的前提下，持超声无损探伤仪器对该叶片壳体与腹板粘接部位开展自叶尖至叶根的检测，首先进行快速扫描，采用方便移动且探头与叶片能有效贴合的扫描速度，对全部待测范围进行扫描测试，根据步骤7)的判定准则发现缺陷位置并进行标注。快速扫描结束后，在标注缺陷位置之处开展精细扫描，用以划定缺陷范围。
[0034]9)通过以上实施步骤，可以发现并判定该叶片壳体与腹板粘接处缺胶缺陷。
[0035]以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明。所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
【权利要求】
1.一种风力机叶片壳体与腹板粘接缺陷的无损检测方法，其特征在于，该方法包括检测准备工作、检测实施过程和缺陷判定准则，具体步骤如下:
1)针对所要检测的叶片，根据叶片实物与叶片设计指标，判断叶片壳体与腹板在不同位置的结构特征，所述结构特征包括结构尺寸与铺层情况。
2)分别在叶片的压力面和吸力面，对壳体与腹板相粘接的位置进行划线标记，将所标记的范围作为无损测试的评定范围。
3)根据步骤2)中划定位置的叶片材料情况，制作两块与划定位置叶片壳体玻璃钢材料一致的材料作为标准校准试块。所述标准校准试块为长方体，长宽尺寸不小于探头尺寸，两块试块的厚度不同；
4)根据所要测试部位的材料种类与结构厚度，以及所要达到的探测精度，初步选定超声探头的频率值，将该频率的探头作为测试探头。
5)将初步选定的探头在步骤3)中制作的标准校准试块上进行试测，根据测试结果，进行探头频率的优化选择，选择在探测精度、探测厚度上最符合要求的探头。
6)确定探头后，利用步骤3)中制作的标准校准试块，对已有的超声无损探伤仪器进行校准，得到针对所用设备、探头和材料准确的材料声速和探头延迟。
7)采用步骤6)中校准过的无损探伤仪器，在步骤2)中所标识的风力机叶片范围内，进行扫查。为进行对照，也对标记范围外，单纯壳体部分进行扫查，作为评估时的参考。其评估判别过程如下:
通过超声波在被测物体中的反射信号，对被测体的内部缺陷情况进行评判。利用超声波在腹板与壳体粘结良好的结构部件内的反射情况与粘结不好的结构部件内的反射情况之间的差异性，作为评价腹板与壳体粘结好坏的准则。当对腹板与壳体连接处进行检测时，所得到的信号，与单纯进行壳体测试获得的信号相一致时，可以判明，此处存在空气间隔，即存在缺胶的缺陷。如果不一致，则判明不存在空气间隔，不存在缺胶的缺陷。
8)在以上检测实施过程中，分为快速扫描与精确扫描两个步骤，在快速扫描中，采用合适的扫描速度，对全部待测范围进行扫描测试，根据步骤7)的判定准则发现缺陷位置并进行标注。快速扫描结束后，在标注缺陷位置之处开展精细扫描，用以划定缺陷范围。
9)通过以上实施步骤，可以实现对叶片壳体与腹板粘接处缺胶缺陷的发现与判定。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法采用超声波探测作为无损探伤手段。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在开展检测之前，需要在叶片压力面和吸力面对待测位置进行标记。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在开展检测之前，需要制作与叶片玻璃钢材料一致的材料作为校准试块。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在开展检测之前，需分析粘接良好位置处与无粘接位置处的超声波反射信号差异，并将该差异在超声检测设备中调整得明显可分辨。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，检测实施过程中，分为快速扫描和精细扫描。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在扫描中，根据粘接良好位置处与无粘接位置处的超声波反射信号差异，作为判定是否存在缺陷的依据。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，两块标准校准试块的厚度不同。
【文档编号】G01N29/04GKSQ
【公开日】日
申请日期:日
优先权日:日
【发明者】李苏威, 石可重
申请人:中国科学院工程热物理研究所风电叶片存缺陷运维市场渐成热点_一步博谈
今年一季度，我国风电新增并网容量470万千瓦，截至3月底，累计并网容量10107万千瓦，总量同比增长25%，提前完成风电“十二五”规划目标。近期，多家风电设备公司相继发布的2014年财报显示，风机、叶片等设备制造业绩均出现明显增长。
在风电设备行情持续上涨中，庞大的运维市场也在悄然形成。据make预测，基于我国国内2010年之前以两年质保、之后以3～5年质保为主的趋势，2014年末应有47吉瓦风电装机容量已满质保合约，而受多种因素影响，预计成功出质保容量仅占55%。随着未来3～5年内更多政策陆续出台，风机技术与质量持续提升，出质保程序将日趋规范，2020年末成功出质保容量占比将大幅提升至94%。
随着我国风电运维市场的发展，叶片运维渐渐成为其中一大热点。
叶片一体化产业链初步形成
“回顾我国风电叶片制造技术最近7年的发展，已经初步形成了从设计、制造、选材、装备、标准、检测、认证等一体化的新兴产业，在开发大型海上风电叶片和陆上低风速高强度预弯型大型叶片也取得了较大进展和技术突破。”中国风电材料设备网创始人兼ceo赵元新说，在风电装机容量方面，我国已成为全球第一，到2014年底，按每台风机2.5兆瓦测算，国内现有大约3.6万多台风机，而我国风电叶片从750千瓦、2兆瓦直至6兆瓦，已具备自主研发能力。
彭博新能源财经发布的研究报告显示，我国风电装机容量相当于65000台左右的风机装机量，并且这个数字正以每天超过30台的速度迅速增长。目前我国运维风场费用在每年5亿美元左右，到2022年，估计年运维费用将增至30亿美元。在2015年至2022年间，我国风场运维费用总计将高达160亿美元。
截至2014年，我国有超过三分之二的投产风机仍在质保期内。在未来几年内，随着新风机质量的提升和旧风机机龄增长，出质保风机的规模将急剧增加。据估计，2014年到2016年间，每年将有约14~18吉瓦风机出质保。2017年和2018年，年增长规模将达到26吉瓦和30吉瓦。到2022年，将有累计约187吉瓦的风机出质保。
叶片作为风电机组关键设备之一，其运维在整个风电运维中自然也占据了极为重要的位置，但在迅速发展的背景下，也暴露出了问题。在广东明阳风电产业集团有限公司叶片总工程师董雷看来，叶片运维的费用率跟叶片装机市场的趋势，还有随着叶片装机年长维修维护的比例，有时会很高。而不论叶片还是主机，质保时间都是3到5年。据统计，叶片基本上有三大风险源：原材料，制造或工艺缺陷，设计原因。重大的质量事故通常在前5年之内集中爆发。最近几年，已经出现了一些叶片的批量事故，不得不召回、更换。
叶片运维应尽早发现问题
“叶片需要形成统一的标准规范。风机大部分处于比较偏远的地方，交通、时间成本非常大。叶片日常运维、检查这些事务处理规范一方面要出台，另外一方面对于检修人员，要把简单的知识培训做好，比如平时发生雨蚀叶片磨损，前期有什么征兆，这些知识需要传授给现场人员，尽早发现问题，减少后期处理成本。”中广核风电有限公司运维事业部副经理贾轶军说，如何保证风机20年的运行周期寿命非常重要，叶片不应该在寿命期内因为雷击等外力的影响进行更换，而应对雷击这些问题，可以考虑跟保险公司建立一些应急赔偿预案，包括跟叶片制造商建立一些模具储备的预案。
叶片运维和别的风电运维一样，是一项综合性、系统性的工作，需要从多方面来提升其质量，认证和检测就是其中相当重要的方面。北京鉴衡认证中心叶片认证部部长张金峰介绍，叶片认证主要有型式认证和原材料认证。型式认证标准主要是国标25458，认证模式基本上为设计评估加型式试验。原材料认证主要针对树脂、纤维、结构胶、新材、涂层等。而全尺寸结构测试主要针对叶片进行，依据国家和国际标准开展固有频率测试，疲劳寿命试验等。
“根据目前叶片行业在国内发展过程中遇到的问题，比如针对叶片维修企业众多，但是企业的技术水平参差不齐的情况，我们开展了叶片维修企业的维修资质认证工作。”张金峰说，另外还有咨询和监督类的工作，比如叶片在线健康检测，叶片安全性分析。
提高叶片运维水准，规范市场秩序，同时也意味着风电运维思维和模式的转变。上海博世力士乐液压及自动化有限公司风能服务业务高级经理王宏智认为，风电运维模式亟待变革，需从被动型、间断型、粗放型的运维方式，向主动型、持续型、精益化运维方式转变。
“目前，我国风电产业与国际先进水平相比，仍然存在较大差距，因此需要加强叶片关键技术研究，提高大型风电叶片气动设计和结构设计能力，提高风电叶片的大型化、轻量化、智能化的制造技术以及风电运维技术。”赵元新说。
来自:中国经济新闻网
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2Cr13轴流压缩机叶片缺陷及失效模式分析
【摘要】：针对多件轴流压缩机叶片出现的纵向贯穿性缺陷,采用包括金相分析、硬度分析、电镜与能谱分析等多种材料检测方法,对缺陷性质及形成原因进行了分析讨论,确定了轴流压缩机叶片缺陷为纯铁夹杂,产生于冶炼过程中,并针对此类缺陷进行了失效模式及危害性分析,同时给出了相应的检测方法。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：TH453;TG115【正文快照】：
0引言不锈钢ra其具有良好的耐腐蚀、氧化性能以及优异的力#和丁艺性能,闪而在化工、能源、机械、轻工等行业得到广泛的应用。2Cd3马氏体型[、锈钢,含Cr量约为12%?14%(质S分数),通过Cr固溶到铁素体内提高钢的强度,M吋在钢的表面形成致密的耐蚀氧化膜,因而具有好力学性能和抗氧
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京公网安备74号飞机发动机叶片缺陷的电磁检测技术研究--《北京理工大学》2014年博士论文
飞机发动机叶片缺陷的电磁检测技术研究
【摘要】：随着我国航空领域技术水平的不断提高，飞机更新换代的周期不断缩短，对飞机发动机性能的要求也相应越来越高。作为飞机发动机最重要零件之一的叶片，其质量和性能直接关系到整个飞机的正常工作，准确检测航空涡轮叶片的结构完整性和状态，及时发现并预防危害，提高发动机工作安全性，成为目前无损检测领域研究的一个共同热点。由于飞机叶片工作时要受到交变载荷、热腐蚀、高温氧化和机械磨损多种作用的影响，最容易产生疲劳裂纹损伤。因此，本文结合“十二五”国防预研基金项目“××××叶片微缺陷无损检测技术”，围绕叶片表面微裂纹缺陷检测，并在对比目前叶片表面裂纹缺陷常用的几种检测方法优缺点后，重点开展了较适合于飞机发动机叶片表面裂纹检测的基于ACFM和涡流两种电磁检测技术的传感器设计、叶片裂纹检测信号处理、裂纹缺陷识别与分类等方面的研究工作。主要内容如下：
（1）针对ACFM电磁无损检测技术的特点，从其检测原理入手，对航空发动机叶片ACFM磁场进行了分析。论述了交变磁场与航空涡轮叶片微缺陷的相互作用，提出了适合叶片随机分布缺陷检测的旋转激励方法。结合有限元数值分析方法利用ANSOFT仿真软件建立了发动机叶片裂纹缺陷旋转磁场检测模型，通过仿真结果分析，表明该方法从理论上能够实现磁场旋转，从而为实验研究奠定基础。
（2）研制了航空发动机涡轮叶片缺陷的ACFM检测系统。在分析ACFM检测系统研究现状包括目前存在的问题基础上，针对涡轮叶片开展了适合叶片缺陷检测的电磁旋转激励装置的研究。研究开发了专用的系统电路和数据采集系统，围绕ACFM检测技术存在的问题，利用研究的三维集成化ACFM单探头进行了涡轮叶片试件裂纹缺陷检测实验，可以检测出裂纹缺陷信息。表明本论文研制的检测系统是有效的，且具有一定的可靠性。
（3）针对叶片表面微裂纹检测需求，本论文分别设计制作了适用于叶片类小曲率曲面零件微裂纹缺陷检测的小型化差动式传感器，即差激励式涡流传感器和差测量式涡流传感器。实验表明，该结构传感器灵敏度较高，抗干扰能力好，较适于曲面零件微裂纹检测。在此基础上设计了单探头叶片缺陷扫查系统。
（4）利用ANSOFT有限元仿真软件，考虑叶片曲面特点，对含表面微裂纹损伤的叶片试件建立了三维仿真模型，实现了相关影响参数如提离高度等改变情况下，不同尺寸、位置的微裂纹缺陷其磁场分布状态的仿真，并且根据仿真结果，进行了传感器参数调整和优化。
（5）开展了叶片缺陷损伤的涡流阵列传感器研究。针对目前柔性阵列传感器制作成本较高，不利于开展基础实验的问题，提出了一种嵌入式平面线圈阵列传感器方案，该传感器特点是将普通PCB板制作的平面线圈和橡胶柔性基板紧密结合，既降低了制作成本，又在原理上和严格意义的柔性阵列相似，为进行阵列传感器的先期基础实验提供了方法。
（6）研究了ACFM和涡流检测信号特征信息提取理论和方法。开发了检测信号数据采集软件和基于GUI的航空发动机涡轮叶片信号处理系统。实现了多通道叶片检测信号的采集与数据处理。提出了适合叶片裂纹信号的镜像延拓EMD/EEMD-小波奇异性分析方法，实现了嵌入式电磁阵列传感器的叶片表面缺陷成像。
（7）考虑到神经网络算法存在的不足和单个涡轮叶片试件上裂纹样本数量的限制，基于支持向量机SVM理论，开展了发动机叶片裂纹缺陷评估与缺陷分类方法的研究。对叶片试件上不同位置不同尺寸和不同角度相同尺寸以及不同位置相同尺寸的多条微裂纹，依据“一对一”策略分别建立了三种分类器，实现了叶片裂纹缺陷的有效分类。
【关键词】：
【学位授予单位】：北京理工大学【学位级别】：博士【学位授予年份】：2014【分类号】：V263.6【目录】：
摘要5-7Abstract7-9主要符号说明9-15第1章 绪论15-36 1.1 本论文研究的目的和意义15-19 1.2 无损检测技术与飞机发动机叶片缺陷的无损检测状况19-24
1.2.1 无损检测技术19-21
1.2.2 飞机发动机叶片的无损检测状况21-24 1.3 ACFM 电磁无损检测技术24-28
1.3.1 ACFM 电磁无损检测技术的基本原理24-25
1.3.2 ACFM 检测技术的应用与发展25-27
1.3.3 ACFM 传感器检测27-28 1.4 涡流无损检测技术28-34
1.4.1 基于单探头的涡流无损检测方法29-31
1.4.2 基于阵列结构的涡流无损检测方法31-33
1.4.3 涡流检测技术在曲面零件缺陷检测中的优势与应用前景33-34 1.5 本论文的研究内容34-36第2章 基于 ACFM 原理的发动机叶片缺陷检测机理分析36-55 2.1 引言36 2.2 ACFM 检测技术的理论基础36-43
2.2.1 ACFM 的电磁理论基础36-38
2.2.2 航空涡轮叶片 ACFM 检测裂纹理论依据38-43 2.3 叶片缺陷随机分布的旋转激励方法43-46
2.3.1 ACFM 电磁激励装置设计研究43-45
2.3.2 ACFM 电磁激励台旋转激励磁场分析45-46 2.4 发动机叶片缺陷检测的仿真研究46-54
2.4.1 ACFM 仿真模型的建立47
2.4.2 ACFM 仿真分析47-54 2.5 本章小结54-55第3章 发动机叶片缺陷的 ACFM 检测系统研制55-66 3.1 引言55 3.2 ACFM 检测系统总体设计55-57 3.3 ACFM 系统检测传感器研制57-59 3.4 ACFM 检测系统的电磁激励台研制59-63
3.4.1 旋转电磁激励台设计原理59-61
3.4.2 旋转电磁激励台结构设计61-63 3.5 发动机叶片缺陷的 ACFM 的检测实验及结果分析63-65
3.5.1 叶片微裂纹缺陷检测试验63-64
3.5.2 实验结果分析64-65 3.6 本章小结65-66第4章 基于涡流检测原理的叶片缺陷检测系统研究66-110 4.1 引言66 4.2 涡流检测技术的理论基础66-73
4.2.1 涡流检测的电磁场理论66-69
4.2.2 涡流检测问题的解析计算69-73 4.3 差激励式探头叶片缺陷检测仿真与实验研究73-94
4.3.1 差动式探头裂纹检测原理74-76
4.3.2 差激励探头的结构设计及制作76-78
4.3.3 单探头多自由度自动扫查装置设计78-80
4.3.4 叶片裂纹缺陷涡流检测仿真研究80-88
4.3.5 叶片缺陷的差激励涡流检测实验88-92
4.3.6 缺陷检测结果分析92-94 4.4 柔性阵列式涡流检测叶片缺陷仿真与实验研究94-108
4.4.1 柔性阵列探头的结构设计及制作95-101
4.4.2 柔性阵列探头仿真研究101-102
4.4.3 涡流柔性阵列式探头的叶片缺陷检测实验研究102-106
4.4.4 裂纹缺陷检测结果分析106-108 4.5 本章小结108-110第5章 检测信号特征提取理论与方法研究110-126 5.1 引言110 5.2 EMD/EEMD-小波奇异性叶片裂纹信号特征提取110-120
5.2.1 小波分析理论111
5.2.2 信号奇异性检测和奇异性指数111-113
5.2.3 EMD 和 EEMD 分解理论113-115
5.2.4 涡轮叶片裂纹信号 EMD/EEMD—小波奇异性特征提取115-120 5.3 叶片裂纹检测微弱信号平滑伪 Wigner-Ville 分布处理120-123
5.3.1 WVD-PWVD-SPWVD 理论120-121
5.3.2 叶片缺陷信号平滑伪 Wigner-Ville 分析121-123 5.4 涡轮叶片无损检测信号处理系统设计123-125
5.4.1 信号处理系统 GUI 设计123
5.4.2 功能模块设计123-125 5.5 本章小结125-126第6章 发动机叶片缺陷分类与评估方法研究126-141 6.1 引言126 6.2 支持向量机分类理论126-133
6.2.1 支持向量机理论基础127-131
6.2.2 “1 对 1(one-against-one)"多类分类策略算法131-133 6.3 小波-支持向量机叶片裂纹分类方法研究133-137 6.4 叶片检测结果分类方法评估137-140 6.5 本章小结140-141结论141-143 主要研究工作总结141-142 论文创新点142 展望142-143参考文献143-154附录154-157攻读学位期间发表论文与研究成果清单157-159致谢159
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