摘要：磁声发射(Magnetoacoustic emission,MAE)是一种应力检测的有效方法,针对传统检测仪器设计参数固定,灵活性较差的问题,结合FPGA(现场可编辑逻辑门阵列)和LabVIEW设计了参数可调的磁声发射应力检测系统。其中,FPGA负责激励信号产生波形,并将接收到的AD转换数据发送至上位机进行处理。设计的LabVIEW上位机程序负责信号接收、数据处理和存储。试验结果表明,所设计的检测系统简单可靠,集成度高,能够灵活调整激励信号,满足应力检测的需求。

摘要：在工程中对设备进行应力检测和微损伤检测时,采集磁声发射信号易受噪声干扰,同时其特征的提取也存在困难,为此,将变分模态分解与散布熵相结合,提出了一种基于自适应多尺度散布熵的磁声发射(MAE)信号特征识别方法。首先,设计搭建了检测实验平台,采集了Q345钢静载拉伸实验中0 MPa~400 MPa应力状态下的MAE信号;然后,采用变分模态分解方法,对磁声发射信号进行了自适应分解,生成了一系列从低频到高频分布的本征模态函数(IMF)分量;其次,计算了每个本征模态函数分量的散布熵值,构建了MAE信号的特征向量矩阵;最后,将特征向量矩阵输入到基于支持向量机建立的识别分类模型中,进行了信号的训练和识别。研究结果表明:使用基于自适应多尺度散布熵的磁声发射(MAE)信号特征识别方法,能够自适应地实现MAE信号的多尺度化目的,并且准确地识别出不同应力状态下的信号特征,分类识别准确率高达95.3704%,验证了该方法的有效性;说明基于自适应多尺度散布熵和多分类支持向量机的信号特征识别方法能够快速且有效地识别不同应力状态,在信号特征识别方面具有较好的应用潜力。

摘要：为揭示应力与磁声发射的关系以及明确磁声发射与铁磁性金属材料疲劳状态的关系,建立Q235钢静载拉伸的力-磁耦合模型和低周疲劳寿命模型,开展磁声发射的应用与理论研究。从有限元仿真的角度分析静载拉伸下磁声发射信号产生机理,根据低周疲劳仿真结果设计磁声发射低周疲劳试验。通过自行搭建的试验平台,验证建立的静载拉伸模型和低周疲劳模型,研究静态拉伸和低周疲劳两种状态下的磁声发射信号规律。结果表明:在静载拉伸下,在弹性范围内磁导率随着拉应力的增大呈现出线性增大的趋势,导致试件上的损耗增大,同时磁声发射信号变弱,磁声发射信号的均方根电压和包络面积呈下降趋势;在低周疲劳下,Q235钢低周疲劳寿命可以通过Smith-Watson-Topper模型进行预测,且Q235钢磁声发射信号的振幅、脉冲计数特征参数随着循环周次的增大也呈现出下降的趋势;研究成果明确了应力对磁声发射的影响以及疲劳状态对磁声发射的影响,为磁声发射的特征提取与模式识别提供了理论参考依据。

摘要：磁声发射是铁磁材料在交变磁场作用下发出的弹性波。

摘要：磁声发射利用了铁磁材料中的磁畴壁在外磁场作用下往复震荡和磁化矢量的转动而产生应力波从而导致声发射现象。介绍了一款磁声发射检测仪的设计,对各主要硬件部分的电路工作原理及其设计思想进行了分析与讨论。

摘要：针对磁声发射检测信号幅值较低,容易受噪声干扰这一问题,设计一种磁声发射信号采集系统。系统由以So C-FPGA为核心的下位机与上位机软件部分组成。对检测工件产生的磁声发射信号进行前置放大和衰减处理后,通过声发射传感器接收后转换为电平信号进行AD采集。利用主控芯片集成双核ARM和FPGA的构架,系统对采集后的数据进行FIR滤波及FFT频谱分析,并基于So C的设计框架实现信号在TFT屏幕的显示控制以及上位机的数据存储分析。测试结果表明,该系统对磁声发射信号有着高效稳定的采集处理能力,与未经过优化的原始信号比较,有效降低了检测过程中的噪声干扰。

摘要：介绍了用磁声发射(MAE)法测定铁磁材料残余应力的分布,为此,设计了一种新型的磁化器,它可产生强而集中的磁场,可以穿透2mm 深。此法测定结果与传统的 X 射线衍射法,有较好的一致性. ,