内容概要:本文详细介绍了利用COMSOL软件构建基于汉宁窗调制正弦信号的多层结构超声检测模型的方法和技术要点。首先解释了为何选择汉宁窗调制正弦波作为激励信号及其具体实现方式,包括信号的时间窗设计、频率设定等关键参数的选择依据。接着探讨了如何将此信号应用于固体力学场中进行超声激励,强调了边界条件设置(如指定位移)、网格划分策略以及求解器配置等方面的具体操作步骤。此外,还讨论了仿真结果的后处理方法,如通过FFT变换分析频域特征,以帮助识别潜在的材料缺陷。文中不仅提供了详细的理论背景支持,还分享了许多实践经验,如针对不同材料特性的优化建议。 适用人群:从事超声检测研究的技术人员、工程领域的研究生及以上学历的研究者。 使用场景及目标:适用于需要对复杂多层材料结构进行无损检测的应用场合,旨在提高检测精度并减少误判的可能性。主要目标是为用户提供一套完整的解决方案,从模型建立到数据分析,确保能够准确地评估材料内部状况。 其他说明:文中提到的一些技术细节(如网格划分、边界条件处理)对于获得可靠的仿真结果至关重要。同时,作者也指出了一些常见错误及应对措施,有助于初学者避开陷阱。
2025-04-19 16:36:31 117KB
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"基于COMSOL模型的试件裂纹超声检测技术研究:汉宁窗调制正弦信号的激励与位移代替超声激励的模型介绍",COMSOL—试件裂纹超声检测 模型介绍:试件中有一裂纹,通过发生超声波来检测裂纹。 激励信号为汉宁窗调制的正弦信号,中心频率为200Hz,用固体力学场的指定位移来代替超声激励。 ,COMSOL; 试件裂纹; 超声检测; 汉宁窗调制; 正弦信号; 中心频率; 固体力学场; 指定位移。,COMSOL:超声波检测试件裂纹模型介绍 随着现代科学技术的发展,超声检测技术在工业生产和科学研究中得到了广泛的应用。超声检测技术的核心在于通过发射和接收超声波,以非侵入式的方式检测材料内部结构的完整性。本文主要介绍了一种基于COMSOL模型的试件裂纹超声检测技术,通过汉宁窗调制的正弦信号激励,以及使用固体力学场中的指定位移来模拟超声激励,从而达到检测试件中裂纹的目的。 在超声检测技术中,激励信号的选择至关重要,因为它直接影响到检测的灵敏度和准确性。本次研究选用的激励信号是汉宁窗调制的正弦信号,其具有较好的能量集中特性和较低的旁瓣水平,这有助于提高检测信号的质量和分辨率。中心频率为200Hz的正弦信号能够深入探测试件内部,探测到微小的裂纹缺陷。 固体力学场在超声波传播过程中扮演了重要角色。通过指定位移来代替传统的超声激励,可以更加精确地控制和模拟超声波在试件内部的传播行为。这种模拟方法不仅能够更真实地反映出超声波在材料中的传播特性,还能进一步优化检测过程,提高裂纹检测的效率和准确性。 在试件裂纹超声检测模型中,裂纹的存在会改变超声波的传播路径、能量分布和反射特性。通过精确模拟和分析这些变化,可以有效地识别和定位裂纹的位置和大小。因此,本文的研究不仅展示了COMSOL模型在裂纹检测中的应用,也为超声检测技术的发展提供了新的思路和方法。 此外,本文还探讨了超声检测技术在数字化时代的发展趋势。随着计算机技术的不断进步,数字模拟技术在超声检测中的作用日益凸显。通过数字模拟技术,研究人员可以在不破坏试件的前提下,深入分析超声波在复杂结构中的传播规律,从而为实际检测提供理论指导和技术支持。 本文的研究不仅为超声检测技术提供了新的理论模型和技术手段,也为材料缺陷检测、质量控制和无损检测等领域的发展提供了有益的参考。
2025-04-16 21:12:28 1MB edge
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随着铝合金材料构件在各个领域的广泛应用,其内部缺陷的存在会导致产品不能正常使用甚至引起重大的安全隐患,所以对构件内部缺陷进行三维(3D)反演并判断缺陷形状日趋重要。以中心圆孔为内部缺陷的铝合金圆柱体作为研究对象,采用探头垂直入射的水浸式超声检测方法,将检测获得的时域信号经傅里叶变换得到频域关系后,依据检测构件缺陷位置和参考构件相同位置信号频域之间的关系,得到缺陷反演所需的散射场幅值的频域和时域数值,通过采用Born 近似方法对其内部缺陷进行三维反演研究。实验结果表明,尽管反演结果和实际相比,存在一定误差,但Born 近似方法仍旧能够较好地反演铝合金构件内部缺陷。
2023-04-09 19:25:12 2.14MB 材料 超声检测 铝合金 三维反演
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地下管道超声检测系统硬件设计
2022-07-11 13:03:54 598KB 地下管道超声检测系统硬件设计
人工智能-超声检测系统中信号降噪算法与缺陷的人工神经网络识别方法的研究与实现.pdf
MAX275集成度高,参数调整方便。给工程项目人员带来了极大得方便。通过外接的不同器件组合,MAX275可构成多种滤波器,如中心频率可调的带通滤波器。
2022-05-06 16:39:24 265KB 集成滤波器 MAX275 超声检测 应用
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传统探伤都是通过大量的人力对探伤图逐一判断,探伤效率低下,正确率不高。本文针对探伤A超图像序列提出了一种自动识别探伤的算法。通过分析探伤图像,首先对原图进行k-means聚类的分割,得到带有虚景的探伤声波图像。为了抑制虚警,得到完整的声波图像,本文使用了投影算法,并取得了很好的效果。最后在得到的声波图像上进行底波和缺陷波的检测,实现缺陷的自动识别。实验表明,本文提出的方法具有很高的准确率。
2021-11-12 18:46:25 522KB k-means
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本压缩包内涵丰富,需要自己提取学习修改,其中包括无损检测,信号处,超声波仿真及相关程序,内含有帮助文档和学习文件文献。
行业资料-交通装置-一种桥梁缆索锚固区钢丝损伤的超声检测系统及方法.zip
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