《基於支持向量機的聲發射信號裂紋識別研究》是依託南京大學，由楊京擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於支持向量機的聲發射信號裂紋識別研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：楊京
- 依託單位：南京大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
聲發射作為一種新型的無損檢測技術已經在諸多領域得到了非常廣泛的套用。在高精度大尺寸金屬工件磨削加工中，聲發射技術已經在工件與砂輪接觸狀態監測研究和砂輪鈍化監測研究等方面都取得了一定的進展。但在工件裂紋檢測方面，特別是關於裂紋的形狀、大小和位置等方面的實時監測預報，目前尚無有效的解決手段。本項目深入研究磨削裂紋聲發射產生的機理，從分子材料學、力學的角度研究裂紋聲發射能量的變化，確定聲發射微觀材料學影響因子和巨觀力學影響因子；結合聲發射能量頻段分布和磨削環境參數，共同構建磨削聲發射特徵向量，建立表征磨削裂紋聲發射能量變化的數學模型；採用支持向量機理論，開展對裂紋聲發射信號識別的理論和實驗研究；探討利用磨削聲發射特徵向量反演量化裂紋幾何尺寸的可能性，尋找最優模式識別算法；探索將磨削聲發射數學建模、線上學習和辨識一體化，實現高效裂紋識別預報的方法。
結題摘要
聲發射裂紋檢測可在磨削過程中檢測出工件表面或內部隱藏的裂紋，並對裂紋的大小和方位加以判斷和識別，將大大提高工件的加工質量，防止事故的發生。在大型構件的磨削加工中，實現裂紋有效檢測更可以減少巨大的材料浪費，對於提升加工效率具備重要意義。本項目首先通對磨削加工中聲發射產生機理進行研究，建立多磨粒正常工件磨削模型和多磨粒有裂紋工件磨削模型，對裂紋產生過程中聲發射能量變化加以分析，找出與工件裂紋聲發射能量變化有關的微觀材料學影響因子和巨觀力學影響因子；對含裂紋彈性體中的超聲非線性效應進行研究，對含裂紋彈性體的有效模量進行計算，分析了靜態有效拉伸模量和靜態有效壓縮模量隨裂紋密度變化的情況，從而確定超聲非線性係數與裂紋密度及粗糙程度之間的定量關係，為其後採用超聲非線性檢測技術無損評估微裂紋導致工件材料早期性能退化奠定理論基礎；分析了材料內部裂紋方向對聲波傳播特性的影響，可進一步預估材料內損傷的發展情況和可能的損傷結果；基於雙數復小波變換提取聲發射能量頻段分布特徵，建立由微觀/巨觀影響因子、能量頻率分布和磨削環境參數共同作用下的聲發射信號特徵向量，可為後續的狀態分類、模式識別以及磨削決策系統提供有效輸入，減小系統冗餘；研究裂紋模式識別新方法，並針對磨削裂紋數據提出支持向量機最佳化算法，可快速完成小樣本學習和裂紋辨別分析，辨識準確率達到90%以上。本項目的研究成果可套用於實際磨削加工過程中工件裂紋的特徵分類，提出了利用磨削聲發射特徵向量反演量化裂紋幾何尺寸的可能性；本項目提出的模式識別算法，可將磨削聲發射數學建模、線上學習和辨識一體化，提供了一種實現高效裂紋識別和預測的有效手段。
