Page 140 - 2022'中国无损检测年度报告
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                                                                                                                                                                                                                                2022
     20222                                       ࠛ௨ចय़ˮڥQGWખ౎˘ᛸˡԾࡰᤠቅ                                                                                              ࠛ௨ចय़ˮڥQGWખ౎˘ᛸˡԾࡰᤠቅ                                             2 2
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              䶰銳 : 本发明涉及超声检测技术领域,具体涉及                          取指定长度的样本进行傅里叶变换,得到背散射
              一种孔道灌浆质量非线性超声检测装置及试验方                            信号频谱;4、对背散射信号频谱进行带通滤波,
              法,孔道灌浆质量非线性超声检测装置包括信号                            滤去所述共振频率范围之外的频率成分;5、计算
              发生器、放大器、示波器、发射换能器和接收换                            功率谱及其特征值,若特征值超过所设定的缺陷
              能器,信号放大器将信号发生器的超声信号放大,                           阈值则判定为工件存在缺陷,否则不存在缺陷。
              形成超声数字信号,发射换能器将超声数字信号                            本发明利用超声波共振原理,通过计算共振频率
              转化为超声振动信号,并传输至试件中,接收换                            内的功率谱特征值,可以有效识别近表面的皮下
              能器将穿过试件的超声振动信号转化为数字信号,                           缩尾分层缺陷,不受表面盲区限制。
              并传输至示波器中;通过设计试件及模拟孔道灌
              浆损伤工况,运用非线性超声法去检测能有效检                            ♧猫㛇✵垷䙖ⴔ鍒䧭⫸皾岁涸焫紦絶㢕ざ勞俱
              测出孔道灌浆的损伤情况,且能够达到高精确度                            匣ⴔ㽻緃ꤴ瑟孞羒ざ -BNC 岚馄㡮唬崵倰岁
              的检测效果,相对于其他孔道灌浆检测方法,对                            歍霼〿 : CN202210273980.7
              损伤更敏感,对被测物造成的影响更小。                               〄僈➃ : 王丙泉 ; 史维佳 ; 赵勃 ; 谭久彬
                                                               歍霼⚁ⵄ勉➃ : 哈尔滨工业大学
              㛇✵侨䰘輑ざ涸⪰緵䏀匣㖈絁臱赤玐䏞烁㹁倰                             Ⱆ䒓傈劍Ⱆ䒓2022.07.08
              岁⿺禹絡                                             䶰銳 : 本发明公开了一种基于模态分解成像算法
              歍霼〿 : CN202210377919.7                           的碳纤维复合材料板分层缺陷空气耦合 Lamb 波

              〄僈➃ :  都亮 ; 沈功田 ; 石秀山 ; 胡斌 ; 邢述 ; 王              超声检测方法。连接设备并调试;将检测到的信
              十 ; 谢晓东 ; 杜家超 ; 郭洪 ; 王大朋                         号通过模态分解处理;将通过模态分解处理的检
              歍霼⚁ⵄ勉➃ : 中国特种设备检测研究院                           测信号与无缺陷参考信号的瞬时能量进行特征提
              Ⱆ䒓傈劍Ⱆ䒓2022.07.12                              取和分析;以与纤维方向成相同角度的扫描方向
              䶰銳 : 本发明公开了一种基于数据融合的储罐底                          上的检测信号与无缺陷参考信号的瞬时能量的互
              板在线腐蚀程度确定方法及系统,涉及储罐底板                            相关系数作为损伤指数来实现对碳纤维复合材料
              安全评价领域,该方法包括:获取当前阶段目标                            板分层缺陷的表征;损伤指数通过旋转扫描缺陷
              储罐底板的检测数据;所述检测数据为漏磁检测                            概率成像方法从旋转扫描的 A 扫描数据中获得二
              数据、电磁超声检测数据、导波检测数据、脉冲                            维图像实现碳纤维复合材料板的定性分析与定量
              涡流检测数据中的多个或者全部;根据当前阶段                            表征。本发明在实现分层缺陷准确表征的同时,
              目标储罐底板的检测数据和基于 BP 神经网络的                          用以解决现有的检测过程中的耦合材料对待测件
              储罐底板安全评价模型,确定当前阶段目标储罐                            带来的二次污 问题。
              底板的腐蚀程度。本发明能够定量在线确定储罐
              底板的腐蚀程度。                                         ♧猫䫔㼘岚㘌湬ꛕ插꬗涸宐嵵馄㡮 $ 唬崵ꛕ插
                                                               緃ꤴ倰岁
              ♧猫㛇✵馄㡮岚Ⱏ䮷岁涸鵛邍꬗緃ꤴ荈⸓⻊霋                             歍霼〿 : CN202210229600.X
              ⵆ倰岁                                              〄僈➃ : 周世圆 ; 刘逯航 ; 郑翀 ; 赵灿 ; 郝娟 ; 杜
              歍霼〿 : CN202210382645.0                           佩承 ; 王永红
              〄僈➃ : 杨辰龙 ; 刘波 ; 任凯                              歍霼⚁ⵄ勉➃ : 北京理工大学 ; 西安航天发
              歍霼⚁ⵄ勉➃ : 浙江大学                                  动机有限公司
              Ⱆ䒓傈劍Ⱆ䒓2022.07.05                              Ⱆ䒓傈劍Ⱆ䒓2022.06.28
              䶰銳 : 本发明公开了一种基于超声波共振法的近                          䶰銳 : 本发明公开了一种折射波垂直钎焊面的水
              表面缺陷自动化识别方法,用于工件近表面缺陷                            浸超声 C 检测钎焊缺陷方法具体过程为:获取钎
              的超声检测,属于超声波无损检测技术领域。该                            焊面的扫查点位;基于折射波垂直待测钎焊件扫
              方法包括:1、根据工件近表面分层缺陷的厚度范                           查点位的约束条件,计算每一扫查点位所对应的
              围计算缺陷共振频率范围;2、采用超声探头对工                           入射面上的入射点及入射波方向单位矢量,根据
              件进行检测,采集到超声信号;3、对超声信号截                           所述入射点和入射波方向单位矢量,计算水浸超


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