Электромагнитные методы
УДК 620.179.14
АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА КОМПЛЕКСНОГО НЕРАЗРУШАЮЩЕГО
КОНТРОЛЯ СТРУКТУРЫ И МЕХАНИЧЕСКИХ СВОЙСТВ МАТЕРИАЛОВ
МАШИНОСТРОЕНИЯ
© 2021 г. Борис Велев1*, Иван Иванов2, Владимир Каменов3,**
1Институт механики, София, 1000 Болгария
2Институт национальной и мировой экономики, София, 1000 Болгария
Софийский технический университет, София, 1000 Болгария
E-mail: * boris_velev81@abv.bg; ** vladokamenov@gmail.com
Поступила в редакцию 27.09.2020; после доработки 12.01.2021
Принято к публикации 29.01.2021
Представлены два оптимизированных модульных устройства: MULTITEST-MC010 для исследования ферромаг-
нитных материалов методами измерения магнитного шума и магнитоакустической эмиссии эффекта Баркгаузена и
MULTITEST-CD010 для исследования металлических материалов методами измерения скорости C и затухания ультра-
звука. Исследовано влияние структуры в конструкционной стали 40Х на числовые характеристики магнитного шума
и магнитоакустической эмиссии Баркгаузена — напряжения магнитного шума EBN и напряжения среднеквадратичной
акустической эмиссии EMAE. Структура и механические свойства образцов чугуна с комплексным измерением информа-
ционных параметров EBN, EMAE и C были исследованы при одновременном использовании двух модульных устройств
системы. Доказана возможность комплексного применения этих параметров для неразрушающего контроля конструкции
после термической обработки в конструкционной стали 40Х и прочности на разрыв в образцах чугуна.
Ключевые слова: комплексный неразрушающий контроль, неразрушающие информационные параметры.
DOI: 10.31857/S0130308221030027
1. ВВЕДЕНИЕ
Повышенные требования к качеству и надежности машиностроительных продуктов и со-
оружений вызывают необходимость исследования, разработки и внедрения в промышленность
сложных систем для неразрушающего контроля физико-механических свойств, механических
напряжений и структуры материалов [5, 6, 8, 10]. Комплексное исследование и оценка свойств
материалов и изделий происходит через одновременное использование нескольких неразруша-
ющих методов, что сочетают и взаимно дополняют их возможности [8, 9, 11, 12]. Для осущест-
вления комплексного неразрушающего контроля в практических целях необходимо использовать
методы статистического анализа и современные программные продукты [1]. Для этой цели раз-
работана модульная автоматизированная система MULTITEST для неразрушающего контроля и
исследования структуры, состава и физико-механические свойств материалов в лабораторных и
производственных условиях. Она основана на комплексном использовании нескольких физиче-
ских методов (магнитные, акустические, электрические), поэтому каждый из них можно исполь-
зовать самостоятельно [2—5, 8].
2. ЦЕЛЬ
Целью данной работы является представление основных принципов и алгоритмов автома-
тизированной оценки данных комплексного неразрушающего контроля с помощью модульных
устройств автоматизированной системы: модульным устройством для магнитного и магнитоаку-
стического контроля ферромагнитных материалов MULTITEST-MC010 и модульным устройством
MULTITEST-СD010 для комплексного контроля материалов с методами измерения скорости и за-
тухания ультразвука [4, 8]. Для апробации системы необходимо провести исследования и разрабо-
тать методики комплексного неразрушающего контроля образцов конструкционной стали и чугуна;
сделать анализ результатов и выводы о применимости комплексного неразрушающего контроля.
3. ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ КОМПЛЕКСНОГО НЕРАЗРУШАЮЩЕГО КОНТРОЛЯ
Основной принцип комплексного неразрушающего контроля заключается в том, что практи-
ческая целесообразность увеличения параметров неразрушающего контроля информации опре-
18
Борис Велев, Иван Иванов, Владимир Каменов
деляется вероятностью правильной оценки свойств контролируемых образцов или материалов,
классифицированных по одному информационному параметру, и сравнивается с вероятностью
правильного оценивания материалов, классифицированных посредством двух или более информа-
ционных параметров. Логично, что при получении недостаточной информации о контролируемом
материале или изделии с применением только одного метода, использование правильно выбранно-
го второго метода увеличит вероятность правильной оценки свойств материала [7, 8]. Для оценки
этой вероятности данные неразрушающего контроля подвергаются статистической обработке [1].
3.1. Автоматизированная система обработки данных и для измерений/ испытаний
в комплексном неразрушающем контроле
Разработка автоматизированной системы обработки и оценки экспериментальных данных яв-
ляется первым шагом на пути к разработке методологий комплексного неразрушающего контроля.
Он охватывает следующие шаги:
• Расчет средних значений и интервальных оценок серий измерений, выполненных по одно-
му, двум или более неразрушающим информационным параметрам.
а) Однопараметрическая интервальная оценка.
б) Многопараметрическая интервальная оценка.
• Критерии классификации.
а) Система предварительного обучения с использованием сравнительных образцов.
б) Системы самообучения.
• Программное обеспечение для автоматической обработки данных для классификации об-
разцов и деталей по группам с одинаковыми свойствами.
3.1.1. Алгоритмы автоматической обработки данных и классификации образцов и деталей
по группам с одинаковыми механическими свойствами или структурой
Однопараметрическая оценка интервала.
Если у нас есть n измерений на контролируемом материале одного неразрушающего информа-
ционного параметра { xi; i = 1, … n}, тогда оценка в этом случае:
n
i
x
=
x
,
(1)
∑
i
n
i
=1
интервальная оценка для вероятности Pr:
x±c(P
r
)s,
(2)
где s — стандартное отклонение:
1
1
1
2
2
2
s
=
x
−
(
x
)
,
(3)
∑
i
∑
i
n
−1
n
c(Pr) ― поправочный коэффициент с учетом малого размера выборки:
1
c
(
P
)
=
(
t
)
;
n
−1,
(4)
r
q
,v
n
1
+
P
r
где tq,v ― квантиль распределения Стьюдента;
q
=
;
v = n - 1 .
2
Значения tq,v, q и v могут быть аппроксимированы с достаточной точностью для практики:
2
λ
∑ckrk
4
(
q
)
q
k
=0
1
i
t
=λ
;
λ
=
r
−
;
r
=
l
;
(5)
q,v
q
+∑
i
q
3
n
2
v
q
i
=1
k
∑
d
k
r
k=0
c0 = 2,30753; d0 = 1;
c1 = 0,27061; d1 = 0,99229;
c2 = 0;
d2 = 0,04481.
d3 = 0;
Аппроксимация позволяет определить квантили tq,v и соответствующие интервальные оценки
для числа измерений n и вероятности Pr.
Дефектоскопия
№ 3
2021
Автоматизированная система комплексного неразрушающего контроля структуры...
19
Оценка многопараметрического интервала.
x
, где 1≤i≤n
; 1≤ j ≤ρ ; 1≤ k ≤ m; ρ ― количество параме-
k
тров; nk ― количество измерений на образце; m ― количество образцов, то балльная оценка в
этом случае:
n
k
(k)
1
(
k
)
x
=
x
,
(6)
j
∑
ij
n
k
i
=1
интервальная оценка:
(
k
)
(
k
x
j
±c
(
P
r
)
⋅s
j
);
j = 1 … ρ; k = 1 … m,
(7)
где c(Pr) ― поправочный коэффициент:
1/2
(
n
−1
)
ρ
k
n
c
(
P
)
Fqi
(8)
r
=
k−2
(
n
−ρ
)
n
k
k
Аппроксимация (5) может быть принята для аппроксимации t-распределения. В интервальной
оценке (7) стандартное отклонение обозначается как
1/2
n
k
2
(k)
1
(k)
(
k
)
S
=
x
−
x
(9)
f
∑
(
ij
j
)
n
k−
1
i=1
Например, если у нас есть три параметра j = 1, 2, 3, то 3 ― интервал для j-го параметра этой
группы выборок определяется выражением:
(j)
(j)
(j)
(j)
(j)
(
j
)
v
=
m
+
3
σ
;
v
=
m
+
3σ
;
k=1, 2, 3,
(10)
(r)
k
k
(∆)
k
k
(j)
(j)
где
v
― верхнее предельное значение;
― нижнее предельное значение.
( )r
v∆)
Критерии классификации.
Анализ теоретических допущений показывает, что при формировании критериев могут при-
меняться следующие системы распознавания:
а) система предварительного обучения с использованием сравнительных образцов. Они обра-
зуют характерные области с доверительными интервалами с определенной степенью вероятности.
Такая система является многопараметрической системой дисперсионного анализа, чьи однопара-
метрические и многопараметрические интервальные оценки представлены выше. После расчета
доверительных интервалов начинается классификация незнакомых образцов или деталей по со-
ответствующим группам сравнительных образцов. Критерием является среднее нескольких неза-
висимых измерений. На практике с помощью этой системы для материала производятся 2-5 не-
зависимых измерений каждого параметра неразрушающей информации, рассчитывается среднее
значение измерений и, если оно находится в пределах доверительного интервала x ± 3σ , материал
(деталь) принадлежит соответствующей группе. Другой системой обработки данных являются на-
дежные (робастные) интервальные оценки [1];
б) cамообучающиеся системы. При классификации сравнительно небольшого числа выборок
или деталей наборы данных невелики, и в этом случае нецелесообразно применять вероятностный
подход к сравнительным выборкам. Методы анализа данных, основанные на сходстве измерений,
являются более подходящими. Такая система самообучения является кластерным анализом [1].
Кластерный анализ особенно подходит для измерений с высоким рассеянием, таких как многие
методы неразрушающего контроля.
3.1.2. Алгоритмы для автоматизированного комплексного неразрушающего контроля
Для каждого модульного прибора алгоритм настройки самостоятельный [6, 7]. Чтобы устано-
вить корреляционные зависимости между безразрушительными информационными характеристи-
ками, структурой и механическими свойствами контролируемых материалов, а также сформиро-
вать критерий для классификации, разработаны алгоритмы и софтвер в следующей последователь-
ности.
Алгоритм для модульного прибора MULTITEST-MC010. Это устройство, которое измеряет
неразрушающие информационные параметры магнитного шума и магнитоакустической эмиссии
Баркгаузена ― магнитное шумовое напряжение EBN и магнитоакустическое напряжение EMAE. Из
Дефектоскопия
№ 3
2021
20
Борис Велев, Иван Иванов, Владимир Каменов
них получаются зависимости EВN = F(ІB) и EMAE = F(ІB) для нескольких групп сравнительных образ-
цов контролируемого материала при произвольно выбранной величине намагничивающего тока ІB.
Полученные зависимости аппроксимируются функцией вида:
EВN = (ak fB2 + bk fB + ck )-1.
(11)
Из зависимостей (11) определяется оптимальная частота fопт . При этой частоте определяются
зависимости шумового напряжения EВN тока намагничивания IB = ENB(IB) [5]. Полученные зависи-
мости аппроксимируются функцией:
EВN
= ak exp{ bk [exp(ckIB )]}.
(12)
Эти зависимости аппроксимируются функцией по следующему алгоритму.
а) Определяется оптимальная частота и оптимальный намагничивающий ток. Зависимости (11)
аппроксимируются квадратным уравнением:
fB2 + af + c = 0,
(13)
корни которого представляют оптимальную частоту fопт и на основе этих частоты получаются за-
висимости EВN(IB)для групп сравнительных образцов. Эти зависимости аппроксимируются нели-
нейным уравнением:
exp[φl (IB (1))] - Aexp[φl (IB(2))] = 0.
(14)
б) Из уравнения (14) находится максимальный диапазон между величинами аппроксимирован-
ных данных и из них определяется оптимальная величина намагничивающего тока Іопт. При этом
токе измеряют реальные образцы незнакомыми структурно-механическими характеристиками.
Аналогичную процедуру проводят для оптимизации измерений зависимостями EMAE(fB), EMAE(IB),
чтобы найти оптимальную частоту и оптимальный намагничивающий ток магнитоакустического
напряжения EMAE, при котором делается измерение реальных образцов незнакомой структуры или
механическими свойствами.
Алгоритм для модульного прибора MULTITEST-C010. В этом устройстве используется метод
измерения скорости и затухания ультразвука в твердых материалах с помощью одного измере-
ния, которое одновременно определяет фактическую толщину контролируемого материала и тра-
екторию ультразвука в нем. Обе величины обрабатываются, и скорость или затухание ультразвука
в материале указывается на цифровом индикаторе [7]. Основные этапы настройки и калибровки
MULTITEST-CD010:
dyе1 = dое1 = dе1 и dyе2 = dое2 = dе2,
(15)
где dе1,
dе2 ― фактическая толщина измеренных двух секций эталона [7]; dое1 , dое 2 ― толщина
тех же двух секций, измеренная с помощью оптоэлектронного датчика; dуе1, dуе2 ― относительная
толщина тех же двух секций, измеренная ультразвуком. Следующая формула используется для рас-
чета скорости ультразвука:
C =k
(
d
/ d
)
C
(16)
y
o
e
б) Для коэффициента затухания на данной частоте δt используют формулу:
(A
−
A
) −
B
1
n
δ
=
,
(17)
t
2d
(n
−n
)
0
1
n
где Ce, м/с ― скорость ультразвука в эталоне изготовлен из армко-железа [3,7]; k ― коэффициент
пропорциональности с учетом внешних условий; dy, мм ― относительная толщина материала,
измеренная ультразвуком; d0, мм ― фактическая толщина, измеренная с помощью оптоэлектрон-
ного датчика; δt, дБ / мм ― коэффициент затухания на частоте t; n1 и n2 ― номера сравниваемых
эхоимпульсов; A1, An ― амплитуды сравниваемых ультразвуковых эхоимпульсов. В настоящем ис-
следовании неразрушающий информационный параметр (продольная скорость ультразвука C для
простоты) представляется как безразмерное отношение скоростей M в контролируемом материале
и в эталонном железе. Для k = 1 (см. (16)) M = C / Ce = dy / de. Отношение М позволяет только
Дефектоскопия
№ 3
2021
Автоматизированная система комплексного неразрушающего контроля структуры...
21
путем измерения толщины, без расчета скорости ультразвука, регистрировать с достаточной точно-
стью изменение скорости ультразвука в разных материалах. Этот параметр выбирается в качестве
дополнительного параметра и измеряется в соответствии с программой измерений/ испытаний и
методикой калибровки [4].
3.1.3. Софтвер
Для автоматизированной системы комплексного неразрушающего контроля разработана со-
фтверная программа для сбора, анализа и оценки экспериментальных данных, а также программ-
ное обеспечение для измерения/тестирования для каждого из модульных устройств в соответствии
с алгоритмами, описанными выше. Для программного обеспечения используются системы про-
граммирования: MatLab для оценки данных и измерения /тестирование компонентов системы и
графической программы LabView для онлайн визуализаций результатов. Апробированы неразру-
шающие информационные параметры ― напряжения магнитного шума EВN, магнитоакустическое
напряжение EMAE и продольная скорость ультразвука C (или отношение скоростей M) в образцах
и изделиях из машиностроительных материалов. Система апробирована данными, полученными
модульным прибором MULTITEST-MC010 и MULTITEST-C010. Измерения проведены на сравни-
тельных образцах из конструкционной стали 40X и литейного чугуна.
4. АППАРАТУРА, МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДОЛОГИИ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ
4.1. Аппаратура
Автоматизированная система MULTITEST состоит из 3-х частей: персональный компьютер
для автоматической обработки и оценки данных контроля и управления приспособлениями, мо-
дульные приборы для измерения безразрушительных информационных параметров и приспосо-
блений (измерительные клещи, манипуляторы) для захвата и перемещения, а так же классифика-
ции измеряемых образцов, изделий и материалов. Модульные приборы имеют автономное питание
и могут работать самостоятельно или в единой автоматизированной системе в зависимости от по-
ставленных задач. На рис.1 показана фотография конфигурации системы с модульным прибором
MULTITEST-MC010, MULTITEST-CD010 и измерительные клещи DK100.
Рис. 1. Внешний вид системы с конфигурацией — тест-клещи DK100, MULTITEST-MC010 и MULTITEST-CD010.
4.2. Материалы
Чтобы установить корреляционные зависимости между безразрушительными информацион-
ными характеристиками, структурой и механическими свойствами контролируемых материалов,
необходимо сделать сравнительные образцы. Для апробации системы подобраны сравнительные
образцы из конструкционной стали 40Х и литейный чугун. Образцы плоскопараллельные с раз-
мерами Ф30×20 мм с различной степенью термообработки, выполненной в инертной среде СО2,
включая по 5 штук в каждой группе. Сравнительные образцы серого чугуна и высокопрочного
Дефектоскопия
№ 3
2021
22
Борис Велев, Иван Иванов, Владимир Каменов
Таблица
1
Механические свойства сравнительных образцов стали и чугуна
Группы образцов стали 40Х
Группы образцов из чугуна ВЧ и СЧ
№
Твердость HB
№
Прочность на растяжение Rm, МПa
1
380―410
1
120―157
СЧ15
2
360―390
2
300―337
СЧ30
3
330―365
3
450―500
ВЧ50
4
300―310
4
590―630
ВЧ60
5
—
5
640―675
ВЧ60-2
чугуна также имеют размеры Ф30×20 мм, по 5 в каждой группе и имеют различную прочность на
разрыв. Принадлежность сравнительных образцов к соответствующей группе с такими же меха-
ническими свойствами была подтверждена химическим и металлографическим анализом и меха-
ническими испытаниями прочности на растяжение и прочности на разрыв. Тип термообработки и
данные твердости по Бринеллю для образцов из стали 40Х и предел прочности при растяжении в
образцах чугуна приведены в табл. 1.
4.3. Методика для комплексного неразрушающего контроля
Для испытаний прибора и системы обработки и оценки данных была разработана специальная
методика неразрушающего контроля твердости (термической обработки) образцов из конструкци-
онной стали 40Х и прочности на растяжение образцов из чугуна.
Объект комплексного неразрушающего контроля. Объектами контроля являются образцы и де-
тали конструкционной стали 40Х и чугунных колесиков размером Ф30 × 20 мм.
Оборудование и аксессуары:
устройства MULTITEST-MC 010, MULTITEST-CD010;
аксессуары ― испытательные клещи DK100. Для применения комплексного неразрушающего
контроля магнето-шумовыми и ультразвуковыми методами для калибровки и измерения использу-
ются специально разработанные измерительные зажимы DK100 (см. рис. 1);
персональный компьютер (ноутбук);
магнитные шумовые преобразователи и ультразвуковые пьезоэлектрические преобразователи;
серия сравнительных образцов с различной термообработкой и прочностью на растяжение
(см. табл. 1);
необходимая документация и программное обеспечение для системы (инструкция по эксплуа-
тации, база данных, методы калибровки и тестирования и т. д.).
Подготовка сравнительных образцов.
В каждой группе было отобрано 5 образцов с одинаковыми свойствами (см. табл. 1); подготовка
последовательно включает в себя следующие операции ― токарная обработка, запись, предвари-
тельная настройка и выборка. Отобранные образцы подвергаются термической обработке, песко-
струйной очистке, квантово-химическому анализу, определению средней твердости HB из 3 неза-
висимых измерений.
Измерение параметров неразрушающей информации образцов, в соответствии с разработан-
ным программным обеспечением и алгоритмами, описанными выше, для формирования характе-
ристичных областей, а также с помощью программного обеспечения для измерений / испытаний в
условиях комплексного неразрушающего контроля [8].
В этом случае используется только часть алгоритма, представленного в разделе 3.1.2, ― толь-
ко зависимости параметров неразрушающей информации от тока намагничивания EBN=F(ІB)
и EMAE=F(ІB) из (14). Частота магнитного шума fВN измеряется в общем диапазоне частот
(1―100) кГц, а частота магнитного шума fMAE ― (10―200) кГц.
Для третьего дополнительного неразрушающего информационного параметра определяется
продольная скорость ультразвука C в (16), которая для простоты представляется в виде безразмер-
ного отношения скоростей M в контролируемом материале и в эталоне [4].
Определение критерия классификации. Для EBN и EMAE, которые являются основными инфор-
мационными параметрами, в качестве критерия используется максимальное расстояние семейств
Дефектоскопия
№ 3
2021
Автоматизированная система комплексного неразрушающего контроля структуры...
23
а
EBN (IB)
б
EMAE (IB)
60
50
4
50
3
40
4
40
2
3
30
2
1
30
20
1
20
10
10
Iопт
Iопт
0
0
20
40
60
80
100
0 0
20
40
60
80
100
IB, мА
IB, мА
Рис. 2. Однопараметрические доверительные интервалы серий кривых EBN (IB) и EMAE (IB) групп сравнительных образцов
из стали 40Х.
EMAE, мВ
4
30
2
3
20
1
10
30
40
50
EBN, мВ
Рис. 3. Характеристичные области стальных образцов. Информационные параметры ― EBN и EMAE.
кривых от сравнительных выборок (рис. 2). Они определяют оптимальный рабочий ток Iопт и опре-
деляются характеристические области (рис. 3). Используя информационный параметр M, форми-
руются трехпараметрические характеристические области (рис. 5).
Графическая визуализация и запоминание характеристичных областей.
Подготовка к комплексному неразрушающему контролю реальных деталей.
После определения характерных областей и критерия классификации групп сравнительных вы-
борок начинается измерение реальных деталей. Подготовка к измерению включает в себя:
определение соответствия партии и марки деталям, подлежащим проверке, и их соответствие
знаку контрольных образцов;
очистка деталей пескоструйной машины.
Метод измерения.
Для измерения EBN и EMAE контролируемой детали с помощью прибора DK100, показанного на
рис. 1, он прижимается к преобразователю магнитного шума и пьезоэлектрическому преобразова-
телю с постоянной силой P. Для измерения М используется то же устройство DK100 [7].
Параметры неразрушающей информации определяются на основе 3-5 независимых изме-
рений каждой контролируемой части. Контролируемые детали классифицируются на группы с
одинаковыми механическими свойствами (твердостью или пределом прочности) с определенной
степенью вероятности.
Распечатать результаты.
Для каждого случая аналогичная методология делается для другого материала или продукта.
5. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ
Согласно методике, подготовленные сравнительные образцы из 40Х подвергают измерениям в
соответствии со следующей процедурой:
Дефектоскопия
№ 3
2021
24
Борис Велев, Иван Иванов, Владимир Каменов
EMAE, мВ
5
45
4
3
2
25
1
0,5
0,7
0,9
1,1
M
Рис. 4. Характеристичные области для двухпараметрического неразрушающего контроля чугуна. Информационные
параметры ― EBN и М.
сканирование EBN (IB) выполняется при максимальном токе намагничивания, и оптимальный
ток Iопт = 75 мА автоматически определяется по кривым на рис. 2а;
одновременно сканируется и второй неразрушающий информационный параметр, магнитоаку-
стическое напряжение EMAE (IB) по кривых на рис. 2б.
Рис. 2 показывает, что значение тока намагничивания Iопт = 75 мА является достаточным для
одновременного измерения обоих информационных параметров с помощью устройства DK100,
показанного на рис. 1. Оптимизированный параметр Iопт сохраняется в устройстве и выполняет k
измерений для каждого сравнительного образца. Полученные данные сохраняются в памяти при-
бора, и можно начинать формулировку критериев классификации.
На рис. 3 показаны характеристичные области групп стандартных образцов стали 40Х, сфор-
мированные комплексным измерением параметров неразрушающей информации EВN и EMAE в соот-
ветствии с вышеуказанной процедурой. Перекрытие характеристичных областей является крите-
рием неразличимости групп выборки. Аналогичные измерения были сделаны для сравнительных
образцов чугуна в соответствии с процедурой, описанной выше. Результаты показаны на рис. 4 и 5.
EBN, мВ
40
5
4
30
3
20
1
0,7
10
20
30
40
50 EMAE, мВ
0,8
0,9
1,0
2
M
Рис. 5. Характеристичные области для трехпараметрического неразрушающего контроля чугуна. Информационные
параметры — EBN, EMAE и М.
5.1. АНАЛИЗ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ
На рис. 2 показано, что при использовании только информационного параметра EВN однопара-
метрические доверительные интервалы групп 3 и 4 будут перекрываться и поэтому их трудно раз-
личить, а при использовании только информационного параметра EMAE доверительные интервалы
групп 2 и 3 перекрываются.
При комплексном использовании двух информационных параметров характеристичные обла-
сти не перекрываются, (как на рис. 3), поэтому вероятность правильной классификации контроли-
руемого материала по механическим свойствам увеличивается.
В зависимости от характеристичных областей, сформированных сравнительными образца-
ми, проводится классификация реальных деталей или материалов в соответствии с методологи-
Дефектоскопия
№ 3
2021
Автоматизированная система комплексного неразрушающего контроля структуры...
25
ей. Крестики указывают на средние значения измерений реальных образцов. Если мы выбрали
группу 2 для сравнительных образцов твердости, то реальные образцы, отмеченные крестиками,
которые находятся за пределами характеристичной области 2, не имеют необходимой жесткости.
Проведен сравнительный анализ результатов неразрушающего контроля групп образцов чугу-
на (см. табл. 1, справа). На рис. 4 показаны характеристичные области при комплексном исполь-
зовании двух параметров неразрушающего контроля EBN и М. Перекрытие характеристичных об-
ластей является показателем неразличимости групп, поэтому сферографические чугуны (группы
3, 4 и 5) трудно отличить по прочностным свойствам двухпараметрического неразрушающого
контроля. На рис. 5 показаны характеристичные области для проведения трехпараметрического
неразрушающего контроля. Анализ показывает, что при трехпараметрическом неразрушающем
контроле достигается надежное разделение чугуна на группы с одинаковыми прочностными ха-
рактеристиками.
6. ВЫВОДЫ
Разработанная автоматизированная система комплексного измерения информационных не-
разрушающих параметров: напряжения магнитного шума EBN, напряжение магнитоакустической
эмиссии EMAE и скорости ультразвука C может быть использована для неразрушающего контроля
термических и прочностных свойств образцов из конструкционной стали и литейного чугуна.
Представленные в данной работе алгоритмы позволяют разрабатывать программное обеспече-
ние с использованием современных программных комплексов с открытым программным обеспе-
чением ― MatLab и LabView, что является необходимым условием для надежного комплексного
неразрушающего контроля структуры и механических свойств машиностроительных материалов.
Работа была выполнена в рамках проекта M27/7 2018 года, финансируемого Исследовательским
фондом МОН.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Afifi A., Azen S. Statistical Analisis. A Computer oriented Approach. Academic Press, New York, 1982.
2. Shibata M., Ono K., Magnetomechanical acoustic emission — a new method for non-destructive stress
measuremend / Intern. Conf. of NDT, 15 May, 1981, London.
3. Velev G., Georgiev G., Dimitrov D. Method and device for measuring the structure of ultrasound materials
/ Patent RB N 85497.
4. Velev G., Latkovski V. A method of ultrasonic study of materials / E.J. «Technical acoustics» Sankt
Peterburg, 3, 2003. http/webcenter.ru/ejta/
5. Velev G., Latkovski V., Mitutsova L. Non-destructive analysis of ferromagnetic materials by means of
Barchausen effect methods. ISBN 80-227-2076-3. Slovenska akademicka dubnica. 2004. P. 635—638.
6. Gorkunov E., Subachev Yu., Povolotskaya A., Zadvorkin S. M. The Influence of Elastic Deformations on
the Hysteresis Properties of a Two-Layer Ferromagnet Composed of Components with Magnetostrictions of
Opposite Signs // Russian Journal of Nondestructive Testing. 2014. V. 50. No. 8. P. 469―480.
7. Kostin V., Vasilenko O., Filatenkov D., Chekasina Yu., Serbin E., Magnetic and magnetoacoustic testing
parameters of the stressed—strained state of carbon steels that were subjected to a cold plastic deformation and
annealing // Russian Journal of Nondestructive Testing. 2015. V. 51. No. 8. P. 624―632.
8. Dzudzev B., Angelov V., Zlatkov M., Kostadinov P. Testing of Automaticized System for complex non-
destructive study of metallic materials // Scientific Journal «Machines, Tehnologies, Materials». 2019. Iss. 6.
P. 273―276.
9. Ivanova Y. Non-destructive monitoring of tensile of mild steel samples by magnetic Barkhausen and
10. Ronggao C., Li Sh., Wang Z., Wang X. A modified residual stress dependent Jile-Atherton hysteresis
model // Journal of Magnetism and Magnetic Materials. 2018. V. 465. P. 578―584.
11. Gorkunov E., Povolotskaya A., Zadvorkin S., Putilova E., Mushnikov A., Bazulin E., Vopilkin A. Some
Features in the Behavior of Magnetic and Acoustic Characteristics of Hot-Rolled 08G2B Steel under Cyclic
Loading // Russian Journal of Nondestructive Testing. 2019. V. 55. P. 827―836.
12. Rabung M., Amiri M., Becker M., Kopp M., Tschuncky R., Veile I., Weber F., Weikert-Müller M.,
Szielasko Kl. Nondestructive Characterization of Residual Stress Using Micromagnetic and Ultrasonic
Techniques, IntechOpen, 2020. DOI: 10.5772/intechopen.90740
Дефектоскопия
№ 3
2021
