鋼軌超聲導波檢測技術與應用

目 錄
第1章 緒論 1
1.1 鋼軌無損檢測技術 2
1.2 超聲導波技術 6
1.2.1 頻散與多模態(tài)特性 6
1.2.2 超聲導波缺陷檢測 7
1.2.3 超聲導波模態(tài)激勵 8
1.2.4 超聲導波模態(tài)識別 10
1.3 超聲導波鋼軌無損檢測 12
1.4 超聲導波檢測裝置 15
1.5 章節(jié)安排 18
第2章 鋼軌中的超聲導波 20
2.1 鋼軌中超聲導波的頻散曲線 20
2.2 鋼軌中超聲導波的模態(tài)與振形 28
2.3 鋼軌中超聲導波模態(tài)的選取原則 31
第3章 鋼軌中超聲導波的有限元仿真 39
3.1 鋼軌建模 39
3.1.1 幾何體導入 40
3.1.2 拆分模型 41
3.1.3 移動模型 43
3.1.4 劃分2D網(wǎng)格 44
3.1.5 拉伸2D網(wǎng)格生成3D網(wǎng)格 46
3.1.6 刪除2D網(wǎng)格 47
3.1.7 鏡像復制 48
3.1.8 設置材料參數(shù) 52
3.1.9 導出模型 55
3.2 有限元仿真 55
3.3 數(shù)據(jù)后處理 60
3.4 扣件約束下的鋼軌有限元仿真 67

第4章 鋼軌中超聲導波的模態(tài)分析方法 72
4.1 時域分析 72
4.2 模態(tài)振形分析 74
4.2.1 利用差值驗證相似 78
4.2.2 利用互相關驗證相似 79
4.3 小波分析 81
4.4 2D-FFT分析 85
4.5 模態(tài)振形矩陣分析 90
第5章 鋼軌中超聲導波模態(tài)的激勵控制 97
5.1 激勵響應分析方法 97
5.2 基于振形矩陣的超聲導波模態(tài)激勵方法 100
5.2.1 超聲導波模態(tài)激勵方向研究 100
5.2.2 超聲導波模態(tài)激勵系數(shù)研究 104
5.2.3 超聲導波模態(tài)激勵節(jié)點研究 107
5.2.4 超聲導波模態(tài)激勵方法的仿真 116
5.3 基于相控延時技術的超聲導波模態(tài)激勵方法 125
5.3.1 相控延時技術 125
5.3.2 鋼軌建模及有限元仿真 127
5.3.3 仿真結(jié)果及分析 130
第6章 超聲導波檢測系統(tǒng)研制 135
6.1 超聲導波換能器 135
6.1.1 磁致伸縮式超聲導波換能器 135
6.1.2 激光超聲技術 138
6.1.3 壓電式超聲導波換能器 140
6.2 標準測試測量設備 142
6.3 嵌入式系統(tǒng)硬件設計 143
6.3.1 硬件系統(tǒng)總體設計 143
6.3.2 基于FPGA與ARM的硬件系統(tǒng)設計 145
6.3.3 超聲導波激勵電路設計 149
6.3.4 超聲導波采集電路設計 150
6.4 嵌入式系統(tǒng)軟件設計 153
第7章 超聲導波鋼軌無損檢測技術應用 155
7.1 無縫線路斷軌監(jiān)測 155
7.1.1 頻散曲線 156
7.1.2 模態(tài)選取 157
7.1.3 模態(tài)驗證 161
7.1.4 斷軌監(jiān)測應用 168
7.2 道岔尖軌缺陷檢測 169
7.2.1 道岔尖軌裂紋檢測方法 169
7.2.2 基于基線減法的道岔尖軌缺陷檢測方法 170
7.2.3 超聲導波傳播特性分析 174
7.2.4 仿真分析 183
7.2.5 實驗驗證 188
第8章 機器學習算法在超聲導波鋼軌無損檢測中的應用 192
8.1 超聲導波信號分析與特征提取 192
8.1.1 基于SVD的鋼軌裂紋信號提取 192
8.1.2 基于ICA的鋼軌裂紋識別研究 196
8.2 基于傳統(tǒng)分類器的裂紋分布區(qū)域識別 200
8.2.1 鋼軌裂紋特征選擇 200
8.2.2 分類結(jié)果對比 203
8.3 基于深度學習算法的裂紋分布區(qū)域識別 204
8.3.1 一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法 204
8.3.2 鋼軌裂紋檢測算法設計 206
8.3.3 鋼軌裂紋分布區(qū)域識別算法設計 210
參考文獻 213