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作 者:邢海燕[1] 段成凯 刘长皓 徐成[1] 刘伟男 刘传 XING Haiyan;DUAN Chengkai;LIU Changhao;XU Cheng;LIU Weinan;LIU Chuan(School of Mechanical Science and Engineering,Northeast Petroleum University,Daqing 163318,China)
机构地区:[1]东北石油大学机械科学与工程学院,黑龙江大庆163318
出 处:《压力容器》2024年第1期70-82,共13页Pressure Vessel Technology
基 金:国家自然科学基金资助项目(11272084);黑龙江省自然科学基金联合引导项目(LH2019A004)。
摘 要:金属磁记忆检测技术是一种绿色无污染、可检出早期应力集中、隐性损伤以及宏观缺陷的全寿命无损检测技术,经过20多年发展,已取得众多研究成果并应用于压力容器、石油管道、铁路桥梁、能源电力、航空航天等重要领域。针对金属磁记忆检测技术近年来的热点与难点问题,从理论基础到工程应用中的关键技术出发,归纳总结了磁记忆检测技术的机理、信号降噪与特征提取,以及机器学习在磁记忆检测评价中的应用等方面的研究现状,并对磁记忆检测技术亟待解决的关键难点问题与未来发展方向进行了探讨。Metal magnetic memory(MMM)testing is a green,pollution-free,life cycle non-destructive testing technology that can detect early stress concentration,hidden damage and macroscopic defects.After more than 20 years of development,numerous research results have been achieved and applied in important fields such as pressure vessels,oil pipelines,railway bridges,energy and power,aerospace.For the hot and difficult issues of MMM testing technology in recent years,starting with the theoretical basis and key technologies in engineering applications,the current research status of MMM testing technology in the aspects of mechanism,signal denoising and feature extraction,and the application of machine learning in detection and evaluation,etc.were summarized,and the key and difficult issues that need to be solved urgently by MMM testing technology and the direction of future development were discussed.
关 键 词:磁记忆机理 信号降噪 特征提取 定量评价 机器学习
分 类 号:TH142[一般工业技术—材料科学与工程] TG115.2[机械工程—机械制造及自动化] TP181[金属学及工艺—物理冶金]
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