-
题名拉应力对磁畴壁运动及磁声发射行为的影响
被引量：11
- 1
-
-
作者
马咸尧
孙大千
肖建中
朱孝谦
-
机构
华中理工大学机械工程二系
-
出处
《华中理工大学学报》
CSCD
北大核心
1992年第6期25-29,共5页
-
基金
国家自然科学基金资助项目
-
文摘
本文观察了晶粒取向3%Si-Fe在外加拉应力和磁场作用下,磁畴壁的运动及声发射强度(MAE)变化的一些现象.当应力较小时,MAE(RN)随应力变化较复杂,在大应力下,MAE(RN)显著降低.在硅钢片中,磁畴结构随拉应力的变化特性与产生的MAE有良好的对应性.取向纵向硅钢片沿轧向磁化时,180°条状畴会随场强变化而在某位置附近左右转动.磁畴受拉应力时产生分裂,其分裂速度是不连续的.当σ>200MPa时,条状畴似乎又有一定程度的宽化.
-
关键词
铁磁材料
拉应力
磁声发射
磁畴壁
-
Keywords
ferromagnetic materials
tension
domain wall
colloid technique
magneto-acoustic emission (mae)
-
分类号
TG115.27
[金属学及工艺—物理冶金]
-
-
题名巴克豪森应力效应的研究
被引量：5
- 2
-
-
作者
马咸尧
孙大千
-
机构
华中理工大学材料科学与工程系
-
出处
《华中理工大学学报》
CSCD
北大核心
1994年第9期29-33,共5页
-
基金
国家自然科学基金
-
文摘
采用宽板钢铁试样，研究了巴克豪森效应受应力影响的规律，找出了旋转磁化场与各向异性材料的磁化极值方向之间的关系，探讨了测量钢铁件应力的新方法，提出了磁巴克豪森噪声（ＭＢＮ）与磁声发射（ＭＡＥ）技术相结合测量应力可以提高测量精度的观点。
-
关键词
巴克豪森噪声
应力
铁磁材料
-
Keywords
Barkhausen noise(BN)
magneto-acoustic emission(mae)
rotational excita-tion field
stress
orientation of magnetization extreme valueMa Xianyao,assoc.
-
分类号
TM271
[一般工业技术—材料科学与工程]
-
-
题名基于多尺度散布熵的磁声发射信号特征识别方法
- 3
-
-
作者
李梦俊
沈功田
沈永娜
王强
-
机构
中国计量大学质量与安全工程学院
中国特种设备检测研究院
国家市场监管无损检测与评价重点实验室
-
出处
《机电工程》
北大核心
2024年第1期158-165,共8页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(62071494)。
-
文摘
在工程中对设备进行应力检测和微损伤检测时,采集磁声发射信号易受噪声干扰,同时其特征的提取也存在困难,为此,将变分模态分解与散布熵相结合,提出了一种基于自适应多尺度散布熵的磁声发射(MAE)信号特征识别方法。首先,设计搭建了检测实验平台,采集了Q345钢静载拉伸实验中0 MPa~400 MPa应力状态下的MAE信号;然后,采用变分模态分解方法,对磁声发射信号进行了自适应分解,生成了一系列从低频到高频分布的本征模态函数(IMF)分量;其次,计算了每个本征模态函数分量的散布熵值,构建了MAE信号的特征向量矩阵;最后,将特征向量矩阵输入到基于支持向量机建立的识别分类模型中,进行了信号的训练和识别。研究结果表明:使用基于自适应多尺度散布熵的磁声发射(MAE)信号特征识别方法,能够自适应地实现MAE信号的多尺度化目的,并且准确地识别出不同应力状态下的信号特征,分类识别准确率高达95.3704%,验证了该方法的有效性;说明基于自适应多尺度散布熵和多分类支持向量机的信号特征识别方法能够快速且有效地识别不同应力状态,在信号特征识别方面具有较好的应用潜力。
-
关键词
磁声发射
变分模态分解
散布熵
Q345钢
信号特征识别
本征模态函数
-
Keywords
magneto acoustic emission(mae)
variational mode decomposition(VMD)
dispersion entropy
Q345 steel
signal feature recognition
intrinsic mode function(IMF)
-
分类号
TH878
[机械工程—仪器科学与技术]
TG115.28
[机械工程—精密仪器及机械]
-
