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基于有限元仿真和数据拟合的管道缺陷量化分析方法
          
Analysis Method for Defect Quantification of Pipeline Based on Finite-element Analysis Simulation and Data Fitting

摘    要
针对管道漏磁内检测中的缺陷量化问题,根据安培环路定理、磁通连续性定理及柱坐标变换建立了缺陷漏磁场的数学模型。以有限元仿真分析软件得到的矩形缺陷数据为研究对象,得到缺陷尺寸与漏磁信号特征值的回归方程,运用最小二乘曲线拟合方法对仿真数据进行拟合。误差分析结果表明:轴向一次方程和轴向径向一次方程能更准确地计算缺陷长度,轴向径向二次拟合方程能更准确地计算缺陷深度,为管道漏磁内检测缺陷量化提供了可靠的分析方法。
标    签 漏磁内检测   缺陷量化   有限元分析   数据拟合   Magnetic flux leakage in-line inspection   Defect quantification   Finite-element analysis   Data fitting  
 
Abstract
In order to solve the defect quantification problem of pipeline in magnetic flux leakage inner detection for pipeline, a mathematical model of MFL field was built based on ampere circuital theorem, flux continuity theorem and cylindrical coordinate transformation. The rectangular defect data of magnetic flux leakage inner detection for pipeline obtained by finite element simulation analysis software were taken as research object, and the regression equations with defect size and magnetic flux density characteristics were established. The fitting of the equations for simulated data was realized with the least square curve fitting method. The error analysis indicated that axial linear equation with axial and radial linear equation could more accurately calculate the defect length, while axial and radial two fitting equations could accurately calculate the defect depth. The present research provided reliable analysis method for the defect quantification in magnetic flux leakage inner detection for pipeline.

中图分类号 TG115.28

 
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所属栏目 科研成果与学术交流

基金项目 国家自然科学基金资助项目(61273164,61034005);国家高技术研究发展计划资助项目(2012AA040104);中央高校基本科研业务费资助项目(N100104102,N120504002);辽宁省自然科学基金资助项目(2013020042)

收稿日期 2013/5/9

修改稿日期

网络出版日期

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备注张峻峰(1990-),男,本科,主要从事无损检测研究。

引用该论文: FENG Jian,ZHANG Jun-feng,WANG Hong-yang,MA Rui-ze. Analysis Method for Defect Quantification of Pipeline Based on Finite-element Analysis Simulation and Data Fitting[J]. Nondestructive Testing, 2014, 36(2): 5~9
冯健,张峻峰,王宏阳,马瑞泽. 基于有限元仿真和数据拟合的管道缺陷量化分析方法[J]. 无损检测, 2014, 36(2): 5~9


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