您当前的位置：
首页 >
文章列表页 >
基于超声背散射信号递归分析的金属材料微缺陷识别
信息科学 | 更新时间：2020-08-13

    • 基于超声背散射信号递归分析的金属材料微缺陷识别

    • Micro defects detection in metallic materials based on recurrence analysis of ultrasonic backscattering signal

    • “最新科技动态，金属材料超声检测领域取得突破。专家通过递归分析方法，成功识别出超声检测信号中的微小缺陷回波。该方法通过建模分析超声波背散射信号，发现缺陷回波信号对系统递归特性的影响。实验证明，递归图能明显显示缺陷信号的特征，且特定特征量对缺陷信号敏感。这一研究为金属材料超声检测提供了有效手段，推动了相关领域的技术进步。”
    • 光学 精密工程   2019年27卷第4期 页码：932-944

    • DOI：10.3788/OPE.20192704.0932    

      中图分类号： TB553

    • 收稿日期：2018-10-08，

      录用日期：2018-11-16，

      纸质出版日期：2019-04-15

    移动端阅览

  • 杨辰龙, 冯玮, 边成亮, 等. 基于超声背散射信号递归分析的金属材料微缺陷识别[J]. 光学 精密工程, 2019,27(4):932-944. DOI： 10.3788/OPE.20192704.0932.

    Chen-long YANG, Wei FENG, Cheng-liang BIAN, et al. Micro defects detection in metallic materials based on recurrence analysis of ultrasonic backscattering signal[J]. Optics and precision engineering, 2019, 27(4): 932-944. DOI： 10.3788/OPE.20192704.0932.

  •  
  •  

0

浏览量

174

下载量

6

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。
提交
工具集
下载
参考文献导出
分享
收藏
添加至我的专辑

相关文章

厚截面碳纤维复合材料远表面微缺陷超声检测
金属材料小缺陷超声反射信号建模及识别

相关作者

滕国阳
周晓军
杨辰龙
曾祥
杨辰龙
陈越超
叶钱
郑慧峰

相关机构

浙江大学 流体动力与机电系统国家重点实验室 机械工程学院
中车株洲电力机车研究所有限公司
浙江大学 流体动力与机电系统国家重点实验室
浙江省建筑科学设计研究院有限公司
中国计量学院 计量测试工程学院
0