《基於多參量融合的再製造毛坯微裂紋量化表征研究》是依託大連理工大學,由張元良擔任醒目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於多參量融合的再製造毛坯微裂紋量化表征研究
- 依託單位：大連理工大學
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：張元良
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
目前，再製造毛坯微裂紋的無損定量檢測還缺乏有效手段。因此，微裂紋的定量無損檢測成為再製造毛坯剩餘壽命評估，評判其是否可以再製造的關鍵難題。本項目將套用多參量融合方法對再製造毛坯微裂紋量化問題展開研究。探索再製造毛坯微裂紋與多物理參量間的映射規律;研究微裂紋多參量協同機制及特徵信息提取方法，提出微裂紋多參量融合算法，建立多參量融合模型；研究微裂紋多感測器協同原理、協同方法和最佳化配置，揭示系統的容錯性和魯棒性改善機制，實現微裂紋量化表征。本項目研究將有助於提高再製造毛坯剩餘壽命評估的準確度，確定毛坯可再製造的損傷容限，並提供一種多參量協同融合的量化分析與檢測方法，對於提升再製造零部件質量及可靠性具有重要研究意義和套用前景。
結題摘要
機械裝備再製造技術作為一項綠色高效的新型技術，在工業上有著非常廣闊的套用前景。再製造技術套用的關鍵在於對毛坯的可再製造性評估，為保證結果的可靠性，要求檢測技術能夠有效地識別疲勞、蠕變、磨損、腐蝕、熱損傷等性能惡化的表現，傳統單一的檢測手段由於其自身檢測原理的限制，僅能檢測出某一類或某一區域內的缺陷，已無法滿足全面檢測的要求。 課題系統地分析了金屬磁記憶，渦流與超音波的裂紋檢測機理，對多參量信息的相關性與互補性進行研究，成功搭建三種感測器集成的多參量裂紋檢測系統，實現檢測過程的自動化，具有高效性和穩定性。針對獲取的信號波形進行相應的特徵提取，並構建裂紋定量信息的識別參量。對檢測重疊區域提出融合辦法並構建融合模型，實現感測器之間的協同作用，實現對裂紋的準確定位以及裂紋深度的檢測。 本課題為裂紋定量檢測方法提供一種新思路，新辦法，有助於提高再製造毛坯剩餘壽命評估的準確度，對於提升再製造零部件質量及可靠性具有重要研究意義和套用前景。
