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关键词： 射线检测   灵敏度   几何不清晰度   X射线   γ射线  

摘要： 在核级大型工件制造过程中,会产生一条特殊结构的端面焊缝,该焊缝属于I级焊缝,在设计技术条件中要求对该条焊缝进行射线检测。该研究针对该焊缝在射线检测时由于工件结构和空间环境限制存在的常规射线检测方式无法实施的技术难题,开展射线检测工艺试验。通过γ射线检测工艺试验,摸索出射线源的最佳位置和最佳检测工艺,并将在射线源最佳位置和最佳检测工艺状态下的γ射线检测结果与常规X射线检测结果进行对比,以验证γ射线的检测效果。试验结果证明,采用该研究确定的检测工艺较好地解决该焊缝射线检测中存在的技术难题,为保证焊缝的质量打下技术基础。

关键词： 山区铁路   轮轨接触   有限元法   客货共运   黏滑振动  

摘要： 为研究山区客货共运铁路系统轮轨接触作用机制,聚焦钢轨焊缝直线区间,从黏滑振动角度分析轮轨接触动力特性。首先,根据线路实际情况,利用有限元方法,建立考虑纵坡因素的客货车辆轮对-轨道耦合数值模型;然后,采用动力学仿真技术分析焊缝区间轮轨接触黏滑特性和表面损伤演化趋势;最后,分析线路纵坡、客货车辆轮对一系悬挂垂向力差值、焊缝间距和轮对速度对接触表面黏滑的影响机制。研究结果表明,车辆车轮经过钢轨焊缝会导致轮轨界面接触状态由黏滑转变为滑移,促使轮轨界面发生黏滑运动;钢轨表面纵横向滑移的周期性是导致钢轨波磨形成的直接原因,而钢轨焊缝两侧邻近轨面幅值较大的滑移是焊缝附近形成钢轨凹坑的主要原因之一;滑移区域多数出现在车轮通过焊缝后方的轨面,滑移及其病害形成均由钢轨焊缝诱发的轮轨接触黏滑运动所致;焊缝前侧轨面节点的动力响应与焊缝后侧的钢轨振动有关,而焊缝后侧轨面节点的动力响应则与焊缝前侧钢轨振动有关;焊缝两侧钢轨节点加速度等级曲线的特征频率为89 Hz,与钢轨波磨通过频率93 Hz接近,表明特征频率对应的轮轨系统振动形式是诱发线路上钢轨波磨产生的根本原因。在满足线路设计及运营要求的前提下,降低纵坡坡度、降低一系悬挂垂向力差值、缩小焊缝间距和适当降低轮对运行速度,可有效减小纵横向滑移量最大值,从而有利于预防和控制系统结构损伤。

关键词： 焊缝缺陷检测   YOLOv8n模型   部分卷积   GAM注意力机制   EIoU损失函数  

摘要： 针对储罐焊缝缺陷检测对高精度、轻量化和实时性的三重需求,结合储罐焊缝检测机器人的实际应用场景,提出一种基于YOLOv8n模型改进的YOLOv8n-PConv-GAM-EIoU焊缝缺陷检测方法。在实验室模拟真实储罐焊缝环境采集320张原始图像,经数据增强将数据集扩充至6400张,构建涵盖多种结构类型的焊缝缺陷数据集用于模型深度学习训练。选用YOLOv8n作为基础模型,在主干网络中引入FasterNet核心算子PConv重构网络,替换原模型C2f模块的标准卷积,添加GAM强化微小缺陷特征,并采用EIoU损失函数优化边界框回归以提升定位精度。改进后模型精确率达98.0%,较原始YOLOv8n模型提升10.7百分点,mAP@0.5达90.4%、mAP@0.5:0.95达68.3%,参数量降至1.7×10^(6),减少43%,每秒浮点运算次数降至5.0×10^(9),降低38%,实验环境下检测帧率达58.7帧/s,为后续部署至储罐焊缝检测机器人嵌入式设备奠定轻量化与实时性基础。

关键词： 钢轨焊缝   综合扫查   阵列扫查   横置相控阵  

摘要： 钢轨焊缝传统人工检测方式中存在的效率低、覆盖范围有限、结果易受人为影响等问题,已难以满足现代铁路的高标准作业需求。为此,提出一种基于钢轨焊缝一体化综合检测设备的超声检测扫查工艺,该工艺能够对钢轨焊缝进行更加有效的全断面检测扫查,并且缩短了整体检测扫查时间,提高了钢轨焊缝的检测扫查效率和可靠性。

关键词： C形密封环   镍基合金覆层   密封银层   反应堆压力容器  

摘要： 针对华龙一号压力容器C形密封环制造中镍基合金覆层和密封银层薄片状开放式对接焊缝的高密封性氦检漏难题,设计了一套专用真空护罩检漏装置。该系统最小可检漏率达4.4×10^(-12) Pa·m^(3)/s,可在焊缝两侧形成0.1 MPa压差,系统响应时间短、稳定性好,满足制造检漏相关要求,成功应用于工程实践。

关键词： 焊缝缺陷   缺陷检测   深度学习   YOLO11模型   特征融合  

摘要： 针对复杂背景中焊接缺陷尺度变化大、对比度低,缺陷多样化重叠问题,提出一种改进YOLO11焊缝表面缺陷检测算法.主干网络引入特征提取DWR(dilation-wise residual)模块,并与C3k2模块融合,增强模型信息的提取能力;引入LSKA(large separable kernel attention)注意力模块,对多尺度特征融合SPPF模块改进,使模型关注主要特征;采用Inner-SIoU损失函数,提高边框回归精度.结果表明,改进模型能快速准确检测缺陷,其精度、召回率和P_(mAP50)达到92.5%,92.2%和95.3%,比基准模型高2.1%,3.0%和3.5%,模型参数量和浮点运算量分别减少了0.127 M和0.3 G,推理速度达293帧/秒,表明改进模型显著提升,推理速度快,有效降低误检与漏检率,尤其在小尺寸缺陷检测方面表现突出,兼具高精度与轻量化优势,更适合工业场景下的高效焊缝缺陷检测应用.

关键词： 装配式建筑   梁柱节点   拟静力试验   抗震性能   螺栓连接  

摘要： 对于装配式建筑,高效可靠的梁柱连接节点是保障结构服役安全的关键环节。提出了角钢连接外套筒的节点形式,用于连接方钢管柱与蜂窝组合扁梁,其中,考虑了蜂窝梁、楼板效应和钢管柱灌注混凝土组合效应的影响。为进一步探究该节点的抗震性能,开展了1∶2缩尺构件的拟静力试验,详细讨论了节点的破坏形态、滞回曲线、骨架曲线以及耗能能力,并研究了楼板效应、混凝土灌注与否、蜂窝孔洞特征等对其抗震性能的影响。研究结果表明:考虑楼板约束效应的节点承载力提高了23.1%,初始刚度提高了26%;柱内灌注混凝土使节点的初始刚度提高了132.7%,同时也可以使节点延性提高60.6%,有效发挥节点耗能能力;蜂窝孔洞对节点的刚度、承载力和耗能水平影响不大。本文研究成果对于推动该类梁柱节点的设计与工程应用具有宝贵借鉴意义。

关键词： 输油管道   环焊缝缺陷   X射线检测   边缘感知   多尺度融合  

摘要： 【目的】输油管道环焊缝内部缺陷直接威胁在役管道的安全运行与完整性管理。尽管X射线底片可形成直观、可追溯的缺陷记录,但现场复检仍高度依赖人工判读,存在效率低、主观性强、一致性波动大等问题。同时,焊缝X射线图像中的缺陷常呈现弱对比、小尺度及形态多样性,叠加焊道纹理、厚度起伏与曝光不均等结构干扰,易造成漏检、误检与定位偏移,难以满足规模化巡检对检测稳定性与可重复性的要求。【方法】为此,面向输油管道环焊缝X射线底片提出一种边缘感知多尺度自适应检测模型(Edge Aware Multi-scale Adaptive Detection Transformer,EMA-DETR),以提升缺陷自动识别的准确性与一致性。EMA-DETR以实时端到端目标检测模型(Real-Time Detection Transformer,RT-DETR)为基线,首先在骨干网络中引入边缘引导残差结构(Edge Guided Residual Network,EG-ResNet18),将浅层边缘先验融入特征提取过程,以增强微小缺陷的轮廓与细粒度纹理表征能力。其次,设计多尺度自适应融合路径(Multi-scale Adaptive Fusion Path,MAFP),通过双通路交互实现浅层细节与深层语义的对齐融合,提升跨尺度特征的判别鲁棒性。此外,提出尺度感知梯度聚焦损失(Scale-aware Gradient Focusing Loss,SGFL),利用难度调制与中心距离约束强化小目标与难例样本的梯度贡献,缓解因尺度与类别不均衡造成的训练偏置。【结果】在公开数据集SPWDD上,EMA-DETR的m AP@0.50达到95.98%,较基线模型提升约1.91%;在自建输油管道焊缝数据集上,m AP@0.50达94.05%,较基线模型提升约1.90%。消融实验表明,EG-ResNet18、MAFP与SGFL分别从边缘表征增强、多尺度融合优化及损失调控层面带来稳定增益,三者协同作用显著提升弱缺陷检出率与定位一致性。【结论】EMA-DETR通过边缘先验引导、多尺度自适应融合与尺度感知梯度聚焦的协同设计,实现了复杂焊缝背景下缺陷检测精度与一致性的同步提升,有效降低人工判读工作量与主观差异风险,为缺陷清单自动生成、结果数字化归档与管道完整性管理提供了可行的技术路径。

关键词： 海洋石油   螺栓紧固   预紧力控制   防松防腐  

摘要： 本文针对海洋石油机械设备在恶劣工况下的螺栓连接失效问题,分析了腐蚀环境、动态载荷和振动等因素对紧固系统的影响,验证了基于预紧力控制的紧固方案的有效性。通过对比液压拉伸、扭矩控制和超声波测量等紧固方法的优缺点,提出了适用于海洋环境的螺栓选型、紧固工艺及防松措施。结合工程案例,给出了螺栓在高盐、高湿、高温差及微生物腐蚀等复杂环境的防腐办法,为提升海洋石油装备可靠性提供参考。

关键词： 焊接机器人   机器视觉   点云处理   特征提取  

摘要： 在中厚板氩弧焊自动化系统中,对焊缝几何特征的精确、稳定感知是实现高质量焊接的关键。针对传统方法在复杂工况下特征适应性差、泛化能力弱、鲁棒性低的问题,提出一种融合投影极差与能量约束的两阶段特征提取算法。该方法首先构造投影极差指标,并结合自适应阈值分割,实现特征点的鲁棒粗提取;进而构建融合法向引力与排斥势能的优化模型,对特征点进行位置精优化与分布均匀化;最后通过局部法向量统计准确判别焊缝谷点。实验结果表明,该算法在中厚板典型焊缝上的平均提取误差小于0.35 mm,F1分数均高于0.83,显著提升了对不同焊缝类型的适应能力与抗干扰性,为智能化焊接提供了稳定可靠的特征感知方案。