Разыграев Н.П. «Физика, терминология и технология в ультразвуковой дефектоскопии головными волнами» Дефектоскопия, № 9, с. 3-19 (2020)

Исследование, дополнительная проработка и анализ физики, истории и терминологии в ультразвуковой дефектоскопии металлов головными волнами.

Степанова Л.Н., Чернова В.В., Рамазанов И.С. «Акустико-эмиссионный контроль раннего зарождения дефектов в образцах из углепластика при статическом и тепловом нагружении» Дефектоскопия, № 10, с. 12-23 (2020)

Проведены статические испытания образцов из углепластиков Torayca T700, T800, состоящих из девяти монослоев с укладкой [±45/90/03/90/±45], с геометрическими размерами 600×100×0,9 мм и 500×100×1,4 мм. В процессе статического и теплового нагружения осуществлен контроль дефектов акустико-эмиссионным (АЭ) методом. Два образца статически нагружались и одновременно подвергались воздействию температуры T=100°C. Шесть образцов нагружались статически при температуре T=20°C. В режиме реального времени были локализованы источники сигналов АЭ, которые соответствовали разрушению материала образцов. Для них из зон локации образцов изготавливались шлифы и проводилась фрактография материала углепластика. Выполнен анализ зарегистрированной АЭ-информации. Рассмотрены основные информативные параметры сигналов АЭ, локализованных в рабочей зоне образцов. С использованием кластерного анализа по цифровой форме для сигналов АЭ определены три типа кластеров. Для первого типа кластеров частота сигналов АЭ превышала 175 кГц и отмечался сравнительно большой уровень энергетического параметра MARSE. В кластерах второго типа наблюдались сигналы АЭ, регистрируемые при статическом нагружении и нагреве образца и обладающие меньшими значениями MARSE и медианной частотой, не превышающей 170 кГц. При испытании образцов без нагрева медианная частота не превышала 140 кГц. Третий тип кластеров был сформирован из сигналов АЭ, частота которых превышала 400 кГц. Подобные кластеры были характерны только для образцов, испытанных при температуре T=20°C.

Еремин А.А., Глушков Е.В., Глушкова Н.В. «Применение пленочных пьезопреобразователей для возбуждения и регистрации бегущих упругих волн в системах активного мониторинга протяженных конструкций» Дефектоскопия, № 10, с. 24-38 (2020)

В настоящее время активно развиваются технологии непрерывного ультразвукового мониторинга состояния протяженных конструкций с помощью бегущих упругих волн, возбуждаемых и регистрируемых сетью пленочных пьезоэлементов. Бегущие волны взаимодействуют с неоднородностями (дефектами) любой природы, выявляя их наличие, возникающими при дифракции отраженными и рассеянными волнами, а изменение их характеристик указывает на деградацию прочностных свойств материала в процессе эксплуатации. На основе измерений, проведенных на лабораторных образцах, демонстрируются возможности пленочных пьезоэлементов генерировать зондирующие сигналы различного вида, а также варьировать их амплитудно-частотными характеристиками в широком частотном диапазоне. Математическое моделирование волновых процессов проводится в рамках интегрального подхода, базирующегося на явном интегральном и асимптотическом представлении возбуждаемых волн через фурье-символ матрицы Грина рассматриваемой волноводной структуры. Приводятся данные экспериментальных измерений, подтверждающие применимость разработанной на этой основе упрощенной модели в двухмодовом диапазоне возбуждения фундаментальных волн Лэмба.

Судхира К., Нандхита Н.М., Пайнени Бхавагна Венкат Сай В., Налламоту В.К. «Методы глубокого обучения для определения параметров дефектов в сварных швах по ультразвуковым сигналам» Дефектоскопия, № 10, с. 49-59 (2020)

Описана компьютерная интерпретация ультразвуковых сигналов, отображающих дефекты сварных деталей. В данном исследовании изучается применимость долгой краткосрочной памяти (ДКСП) для определения параметров дефектов. Благодаря преимуществу ДКСП, первый метод включает обучение ДКСП непосредственно на сигналах, используемых в качестве входных данных, и тестирование его способности обнаруживать дефекты по входным сигналам. Большой разброс в длине входных последовательностей приводит к разреженности в других последовательностях, это влияет на общую точность. Следовательно, во втором методе ДКСП обучается также и на характеристиках сигналов, было обнаружено, что общая точность контрольных данных составляет 67,64%. Эти характеристики являются статистическими параметрами, полученными из коэффициента аппроксимации входных сигналов. Входные сигналы разлагаются по новому вейвлет-шаблону.

Качанов В.К., Соколов И.В., Караваев М.А., Концов Р.В. «Выбор оптимальных параметров ультразвукового теневого бесконтактного способа контроля изделий из полимерных композитных материалов» Дефектоскопия, № 10, с. 60-70 (2020)

Показано, что для повышения чувствительности ультразвукового бесконтактного теневого контроля изделий из полимерных композиционных материалов (ПКМ) необходимо наряду с известными методами (увеличением амплитуды зондирующего сигнала, использованием радиотехнических методов обработки сигналов, использованием высокочувствительных электроакустических преобразователей) оптимизировать параметры бесконтактного контроля. Определены критерии выбора протяженности воздушных промежутков между излучающим преобразователем и объектом контроля и между объектом контроля и приемным преобразователем, а также определены критерии выбора длительности зондирующих сигналов. Предложены методы повышения надежности контроля краевых областей изделий из ПКМ с небольшой толщиной. Приведены результаты автоматического бесконтактного сканирования изделий из ПКМ в теневом режиме с помощью адаптивного измерительного комплекса, позволяющего адаптировать параметры контроля для каждого нового контролируемого изделия.