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防喷器壳体材料疲劳试验的声发射信号分析

喻建胜, 李斌, 朱祥军, 何莎, 刘辉

喻建胜, 李斌, 朱祥军, 何莎, 刘辉. 防喷器壳体材料疲劳试验的声发射信号分析[J]. 无损检测, 2013, 35(3): 5-8.
引用本文: 喻建胜, 李斌, 朱祥军, 何莎, 刘辉. 防喷器壳体材料疲劳试验的声发射信号分析[J]. 无损检测, 2013, 35(3): 5-8.
YU Jian-Sheng, LI Bin, ZHU Xiang-Jun, HE Sha, LIU Hui. AE Analysis of Bop Shell Material During Fatigue Test[J]. Nondestructive Testing, 2013, 35(3): 5-8.
Citation: YU Jian-Sheng, LI Bin, ZHU Xiang-Jun, HE Sha, LIU Hui. AE Analysis of Bop Shell Material During Fatigue Test[J]. Nondestructive Testing, 2013, 35(3): 5-8.

防喷器壳体材料疲劳试验的声发射信号分析

详细信息
    作者简介:

    喻建胜(1978-),男,博士,高级工程师,主要从事无损检测研究工作。

  • 中图分类号: TG115.28

AE Analysis of Bop Shell Material During Fatigue Test

  • 摘要: 根据新防喷器声发射检测遇到的数据难分析、难评定等问题,针对防喷器壳体材料进行多种疲劳试验,在试验过程中全程采集声发射信号数据。通过对比不同的试验数据,分析出防喷器壳体材料中缺陷扩展和典型干扰的信号特征,以及材料在疲劳过程中声发射信号特征的变化趋势。并且把这些分析结果应用到新防喷器的检测中,检测证明整个分析非常正确。
    Abstract: The AE testing data of new BOP is difficult to analyze and evaluate. A variety of fatigue test about the BOP shell material was conducted and AE data during the entire test were collected. Through the comparison of different test data, the characteristics of defect extension signal in the material and the characteristics of the typical interference signals were obtained, respectively. Also, the acoustic emission signal trends in the fatigue process of materials were obtained as well. The analysis results were successfully applied to detect new blowout preventer.
  • [1] 刘时风.焊接缺陷声发射检测信号谱估计及人工神经网络模式识别研究[D].北京:清华大学机械工程系,1996.
    [2] 刘国光,程青姗.声发射神经网络模式识别[J].仪器仪表学报,2003(8):406-407.
    [3] 蒋仕良,董志勇.碳四球带的在役声发射检测[J].无损检测,2002(9):407-409.
    [4] 沈功田,段庆儒,周裕峰,等.压力容器声发射信号人工神经网络模式识别方法的研究[J].无损检测,2001,23(4):144-149.
    [5] 沈功田,李金海.压力容器无损检测-声发射检测技术[J].无损检测,2004,26(9):457-463.
    [6] 宋明大,赵亚凡.声发射技术在冷库压力容器检验中的应用[J].压力容器,2003(11):51-55.
    [7] 朱祥军.新型防喷器内表面声发射模拟源[J].无损检测,2011,33(5):28-31.
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出版历程
  • 收稿日期:  2012-03-16
  • 刊出日期:  2013-03-09

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