涡流检测在钢轨裂纹定量化评估中的应用

作     者：李国厚 黄平捷 陈佩华 侯迪波 张光新 周泽魁 

作者机构：浙江大学控制科学与工程学系工业控制技术国家重点实验室浙江杭州310027 河南科技学院信息工程学院河南新乡453003 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50505045,61174005) 教育部博士点基金资助项目(200803350058) 

出 版 物：《浙江大学学报（工学版）》 (Journal of Zhejiang University：Engineering Science)

年 卷 期：2011年第45卷第11期

页      码：2038-2042,2049页

摘      要：针对应用较多的超声检测方法的不足,研究涡流检测技术在钢轨裂纹定量化无损检测中的应用,阐述涡流检测试验系统的组成、原理以及试验的设计,采用减聚类算法对径向基函数(RBF)神经网络进行改进,并基于试验系统检测试件的数据对网络模型进行训练.在试验中采用基于巨磁阻(GMR)传感器的检测探头,有效地提高系统对深层缺陷和表面微小缺陷的检测能力.试验结果表明,采用改进算法建立的模型在对裂纹进行反演时具有较高的精度,同时缩短了反演模型的训练时间,在一定程度上满足钢轨裂纹参数在线检测的要求.

主 题 词：钢轨裂纹 涡流无损检测 巨磁阻 反演 RBF神经网络 减聚类算法 

学科分类：0810[工学-土木类] 08[工学] 0805[工学-能源动力学] 082302[082302] 0812[工学-测绘类] 0823[工学-农业工程类] 

核心收录：

D　O　I：10.3785/j.issn.1008-973X.2011.11.025

馆 藏 号：203142597...