机械构件疲劳裂纹的激光超声检测新方法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51375434
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    85.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0503.机械动力学
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

The mechanical component fatigue crack detection is important for preventing accidents and improving the reliability of the using of mechanical equipment. Based on the non-destructive, non-contact, high-resolution laser ultrasonic technology, this project combined it with the development of modern signal processing and detection technology, carrying out laser ultrasonic-based mechanical component fatigue crack detection method.A set of non-destructive testing methods to adapt to the members of mechanical component in the industry environment will be developed. The main contents of the project include: To study the mechanism of laser ultrasonic theory;To study the mechanism of fatigue crack propagation and laser ultrasonic signal propagation mechanism; research in crack growth model and laser excitation the ultrasonic signal model; to study laser ultrasonic signal frequency mapping relationship between the characteristics and crack characteristics; to study laser thermoelastic crack detection, information extraction and signal processing methods; fatigue crack detection method proposed a laser-based ultrasonic mechanical component; mechanical component fatigue crack simulation detection experiment platform will be built; to form a set of laser-based ultrasonic nondestructive testing theory methods and technology system of mechanical component fatigue crack .Research projects on mechanical component fatigue crack destructive testing provide theoretical improvement and technological innovation, and improve the reliability of mechanical equipment. Its outcome has important theoretical and technical value, occupying a broad application prospects.
机械构件疲劳裂纹检测方法对于提高机械装备安全运行,防止事故发生具有重要理论和现实意义。项目针对机械构件疲劳裂纹检测难题,利用激光超声技术无损、非接触、高分辨、可达性好等特点,提出一种机械构件疲劳裂纹激光超声检测新方法,攻克系列适应工业应用环境下机械构件裂纹激光超声检测的技术。项目的主要研究内容包括:研究基于热弹效应的的激光超声产生及超声波传播理论;研究机械构件疲劳裂纹萌生与扩展机理,建立机械构件疲劳裂纹扩展模型;研究激光超声信号时频特征与裂纹特征之间映射关系,建立机构构件激光超声信号模型;研究激光热弹的裂纹超声信号特征提取和参数识别技术;提出一种基于激光超声的机械构件疲劳裂纹检测方法;研制机械构件疲劳裂纹激光超声检测实验平台;形成一套基于激光超声的机械构件疲劳裂纹无损检测的理论、方法和技术体系。项目研究对促进机械构件疲劳裂纹无损检测的理论发展,保障机械系统的安全可靠运行具有重要理论意义。

结项摘要

机械构件在加工及服役过程中,受各种复杂交变、循环应力影响,其表面及内部不可避免地会产生疲劳裂纹。如果不能及时对微裂纹进行检测,并采取必要措施进行维修,微裂纹会逐渐扩展,进而影响整个设备系统的稳定性与安全性,甚至可能导致灾难性的突发后果,造成巨大的经济损失。因此,机械构件的疲劳裂纹检测方法研究对提高设备安全性、稳定性,防止事故发生具有重要理论与现实意义。. 本课题针对机械构件疲劳裂纹检测难题,利用激光超声技术无损、非接触、高分辨率、宽频域、可达性好等特点,提出了一种机械构件疲劳裂纹检测新方法,搭建了一套机械构件疲劳裂纹的激光超声检测系统,解决了激光超声疲劳裂纹检测技术在工业应用难题。.项目主要研究成果包括:1)掌握了基于热弹效应的激光超声波激发、传播机理。通过数值仿真分析,掌握了光源参数,如激光半径、脉冲宽度等对所激发声波特性的影响,得到了最优激发参数。研究了声波在变截面杆传播过程中幅值、频率范围变化规律,得到了针对不同传播路径的最优激发波形参数值;2)推导了激光超声信号时频特征与疲劳裂纹特征之间的映射关系,建立了机械构件疲劳裂纹、超声信号作用模型;3)提出多种超声、裂纹耦合信号特征提取与参数识别技术。因疲劳裂纹尺寸相对较小,且多呈非线性特征,传统超声检测技术所使用的超声线性特征参数不再适用,特提出多种对微裂纹更敏感的非线性特征参数,可有效对裂纹进行表征;4)提出一系列激光超声的机械构件疲劳裂纹检测新方法;5)搭建了一整套机械构件疲劳裂纹的激光超声检测实验系统。利用所搭建系统对含有人工缺陷的各类试件及实际服役的压缩机缸体等机械构件疲劳裂纹进行了检测。结果表明所提方法能有效检测裂纹位置、尺寸等相关信息;6)形成了一整套基于激光超声的机械构件疲劳裂纹无损检测的理论、方法和技术体系。. 该项目研究对促进机械构件疲劳裂纹无损检测理论发展,保障机械系统的安全可靠运行具有重大意义。

项目成果

期刊论文数量(14)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(3)
专利数量(7)
Unsupervised Fault Diagnosis of a Gear Transmission Chain Using a Deep Belief Network.
使用深度置信网络的齿轮传动链无监督故障诊断
  • DOI:
    10.3390/s17071564
  • 发表时间:
    2017-07-04
  • 期刊:
    Sensors (Basel, Switzerland)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    He J;Yang S;Gan C
  • 通讯作者:
    Gan C
一类初弯曲转子的裂纹-碰摩故障响应分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    浙江大学学报(工学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨丹;甘春标;杨世锡;王跃华
  • 通讯作者:
    王跃华
变截面阶梯杆中纵波传播特性的实验研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    浙江大学学报(工学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    魏义敏;杨世锡;甘春标
  • 通讯作者:
    甘春标
Dynamical analysis and performance evaluation of a biped robot under multi-source random disturbances
多源随机扰动下双足机器人动力学分析与性能评估
  • DOI:
    10.1007/s10409-014-0074-1
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    ACTA MECHANICA SINICA
  • 影响因子:
    3.5
  • 作者:
    Chun-Biao Gan;Chang-Tao Ding;Shi-Xi Yang
  • 通讯作者:
    Shi-Xi Yang
基于非线性激光超声的微裂纹检测及定位
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    振动、测试与诊断
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘永强;杨世锡;甘春标;万海波
  • 通讯作者:
    万海波

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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
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  • 作者:
    牛乾;杨世锡;甘春标
  • 通讯作者:
    甘春标

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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