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学者姓名：何存富
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Complex
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Abstract ：
This study investigates the correlation between various micromagnetic signature patterns and the yield and tensile strengths of carbon steel (Cr12MoV steel as per Chinese standards). For this purpose, back-propagation neural network (BP-NN) models are established to quantitatively predict the yield and tensile strengths of carbon steels. The accuracy of prediction models is significantly affected by the presence of redundant micromagnetic signature patterns. By carefully screening the input parameters, it is able to effectively mitigate prediction errors arising from unreasonable model inputs. In the field of micromagnetic nondestructive testing (NDT), prediction models calibrated for a specific instrument or sensor cannot be directly applied to another instrument or sensor. In the study, a joint distribution adaptation transfer learning strategy based on auxiliary data is proposed to enhance the generalization of prediction models for cross-instrument applications. When auxiliary data accounts for 30% of the source domain data, the joint distribution adaptation transfer learning method based on auxiliary data improves the robustness of the model. The accuracy of the yield strength and tensile strength calibration models witnesses remarkable improvements of approximately 91.4% and 93.5%, respectively.
Keyword ：
BP neural network BP neural network Transfer learning Transfer learning Yield strength Yield strength Tensile strength Tensile strength Micromagnetic testing Micromagnetic testing
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| GB/T 7714 | Wang, Xianxian , He, Cunfu , Li, Peng et al. Micromagnetic and Quantitative Prediction of Yield and Tensile Strength of Carbon Steels Using Transfer Learning Method [J]. | JOURNAL OF NONDESTRUCTIVE EVALUATION , 2024 , 43 (2) . |
| MLA | Wang, Xianxian et al. "Micromagnetic and Quantitative Prediction of Yield and Tensile Strength of Carbon Steels Using Transfer Learning Method" . | JOURNAL OF NONDESTRUCTIVE EVALUATION 43 . 2 (2024) . |
| APA | Wang, Xianxian , He, Cunfu , Li, Peng , Liu, Xiucheng , Xing, Zhixiang , Ning, Mengshuai . Micromagnetic and Quantitative Prediction of Yield and Tensile Strength of Carbon Steels Using Transfer Learning Method . | JOURNAL OF NONDESTRUCTIVE EVALUATION , 2024 , 43 (2) . |
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Abstract ：
The correlation between magnetic Barkhausen noise (MBN) features and the surface hardness of two types of die steels (Cr12MoV steel and S136 steel in Chinese standards) was investigated in this study. Back-propagation neural network (BP-NN) models were established with MBN magnetic features extracted by different methods as the input nodes to realize the quantitative prediction of surface hardness. The accuracy of the BP-NN model largely depended on the quality of the input features. In the extraction process of magnetic features, simplifying parameter settings and reducing manual intervention could significantly improve the stability of magnetic features. In this study, we proposed a method similar to the magnetic Barkhausen noise hysteresis loop (MBNHL) and extracted features. Compared with traditional MBN feature extraction methods, this method simplifies the steps of parameter setting in the feature extraction process and improves the stability of the features. Finally, a BP-NN model of surface hardness was established and compared with the traditional MBN feature extraction methods. The proposed MBNHL method achieved the advantages of simple parameter setting, less manual intervention, and stability of the extracted parameters at the cost of small accuracy reduction.
Keyword ：
MBNHL MBNHL magnetic Barkhausen noise magnetic Barkhausen noise BP-NN BP-NN surface hardness surface hardness
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| GB/T 7714 | Wang, Xianxian , Cai, Yanchao , Liu, Xiucheng et al. Quantitative Prediction of Surface Hardness in Cr12MoV Steel and S136 Steel with Two Magnetic Barkhausen Noise Feature Extraction Methods [J]. | SENSORS , 2024 , 24 (7) . |
| MLA | Wang, Xianxian et al. "Quantitative Prediction of Surface Hardness in Cr12MoV Steel and S136 Steel with Two Magnetic Barkhausen Noise Feature Extraction Methods" . | SENSORS 24 . 7 (2024) . |
| APA | Wang, Xianxian , Cai, Yanchao , Liu, Xiucheng , He, Cunfu . Quantitative Prediction of Surface Hardness in Cr12MoV Steel and S136 Steel with Two Magnetic Barkhausen Noise Feature Extraction Methods . | SENSORS , 2024 , 24 (7) . |
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Abstract ：
磁声发射是评价铁磁性材料力学性能的一种重要无损检测方法,然而鲜见磁声发射理论/数值模型的报道.本文提出了一种考虑微观结构(位错密度、晶粒尺寸)的磁声发射理论模型.通过数值计算,研究了磁化结构参数和微观结构参数对磁声发射信号包络的影响.之后,重点对磁声发射理论模型的合理性进行了验证.基于不同硬度试件上测得的磁声发射信号,利用遗传算法对理论模型中的动态磁滞参数和磁化结构参数进行了反演.结果发现,在反演参数下理论模型计算得到的磁声发射信号与实验信号吻合较好,且关键磁滞参数的反演值与理论值最大误差小于15%.因此,提出的理论模型可用于磁声发射信号的预测.
Keyword ：
微观结构 微观结构 磁声发射 磁声发射 铁磁性材料 铁磁性材料 硬度 硬度 理论模型 理论模型
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| GB/T 7714 | 张红亮 , 焦敬品 , 李光海 et al. 一种考虑微观结构的磁声发射理论模型 [J]. | 仪器仪表学报 , 2024 , 45 (5) : 300-310 . |
| MLA | 张红亮 et al. "一种考虑微观结构的磁声发射理论模型" . | 仪器仪表学报 45 . 5 (2024) : 300-310 . |
| APA | 张红亮 , 焦敬品 , 李光海 , 何存富 , 吴斌 . 一种考虑微观结构的磁声发射理论模型 . | 仪器仪表学报 , 2024 , 45 (5) , 300-310 . |
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Abstract ：
陶瓷基复合材料(Ceramic matrix composites,CMC)具有密度低和耐高温等一系列优点，广泛应用于飞机机翼前缘与先进燃气涡轮发动机等部件。由于在其生产过程中存在着制作工艺多样和制作步骤繁复等因素影响，材料内部不可避免地会存留缺陷，这对材料质量稳定性以及可靠性都造成了不可忽视的影响。针对其内部缺陷检测的迫切需求，基于太赫兹时域光谱(Terahertz time-domain spectroscopy,THz-TDS)技术具有信息量丰富、时间分辨率高的优势，提出一种用于CMC内部缺陷无损检测的太赫兹检测方法。首先，采用反射式THz-TDS系统，对预制的CMC试样进行了非接触式无损检测，获得样品逐点扫描检测信号。然后，针对其高频信号在高阶滤波后常出现的明显相位延迟现象，提出一种零相位滤波方法，消除相位延迟并精确提取出峰值、相位与渡越时间等信息。在此基础上，采用多特征加权融合成像方法绘制材料缺陷的二维表面成像结果，并重构与其对应的缺陷三维形貌图，直观展示出了缺陷形貌位置信息，最终实现了CMC试样的缺陷定位与尺寸定量评估。
Keyword ：
零相位滤波 零相位滤波 缺陷检测 缺陷检测 融合成像 融合成像 陶瓷基复合材料 陶瓷基复合材料 太赫兹波谱 太赫兹波谱
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| GB/T 7714 | 刘增华 , 吴育衡 , 王可心 et al. 基于太赫兹时域光谱技术的陶瓷基复合材料缺陷检测成像研究 [J]. | 机械工程学报 , 2023 , 59 (14) : 33-42 . |
| MLA | 刘增华 et al. "基于太赫兹时域光谱技术的陶瓷基复合材料缺陷检测成像研究" . | 机械工程学报 59 . 14 (2023) : 33-42 . |
| APA | 刘增华 , 吴育衡 , 王可心 , 满润昕 , 何存富 , 吴斌 . 基于太赫兹时域光谱技术的陶瓷基复合材料缺陷检测成像研究 . | 机械工程学报 , 2023 , 59 (14) , 33-42 . |
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Abstract ：
声弹性导波在波导结构的应力检测方面表现出巨大的发展潜力。基于声弹性理论及勒让德级数法(LOPE-Prestress Method),建立了预应力介质中声弹性导波的理论分析模型。通过与子波法(SPBW Method)的计算结果进行对比,验证了所提方法的准确性。基于所提模型研究了预应力对基础模态导波的作用规律,为基于声弹性导波的预应力检测奠定了基础。
Keyword ：
应力检测 应力检测 声弹性导波 声弹性导波 级数法 级数法 频散曲线 频散曲线
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| GB/T 7714 | 张义政 , 吕炎 , 高杰 et al. 基于级数法的声弹性导波传播特性理论研究 [C] //北京力学会第二十九届学术年会论文集 . 2023 . |
| MLA | 张义政 et al. "基于级数法的声弹性导波传播特性理论研究" 北京力学会第二十九届学术年会论文集 . (2023) . |
| APA | 张义政 , 吕炎 , 高杰 , 何存富 . 基于级数法的声弹性导波传播特性理论研究 北京力学会第二十九届学术年会论文集 . (2023) . |
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Abstract ：
基于锂离子电池超声导波的传播特性,进行了有限元时域仿真分析。分别建立了无孔隙电池时域仿真模型和多孔电池时域仿真模型,探究荷电状态对A0模态幅值以及渡越时间的影响。随后以有限元仿真研究结果为依据,对锂离子电池进行超声导波实验研究。建立了锂离子电池超声导波检测系统,对定制电池进行导波检测实验,提取电池不同荷电状态下的时域特征参数,探究了荷电状态对导波传播特性的影响。此外,还研究了定制电池不同工况条件下的导波传播特性。
Keyword ：
超声导波 超声导波 荷电状态 荷电状态 导波检测实验 导波检测实验 锂离子电池 锂离子电池
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| GB/T 7714 | 林晓磊 , 吕炎 , 何存富 . 基于超声导波的锂离子电池荷电状态无损检测研究 [C] //北京力学会第二十九届学术年会论文集 . 2023 . |
| MLA | 林晓磊 et al. "基于超声导波的锂离子电池荷电状态无损检测研究" 北京力学会第二十九届学术年会论文集 . (2023) . |
| APA | 林晓磊 , 吕炎 , 何存富 . 基于超声导波的锂离子电池荷电状态无损检测研究 北京力学会第二十九届学术年会论文集 . (2023) . |
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Abstract ：
超声导波检测技术是新型的无损检测方法之一.水平剪切(SH)导波是超声导波的一种.在板和管结构的检测中,SH导波检测技术占据着越来越重要的位置.电磁声传感器(EMAT)常被用于SH导波的激励或接收.SH-EMAT具有适应性强、效率高的特点,基于SH-EMAT检测技术的应用场景越来越多.以近十几年的相关文献为基础,介绍了SH-EMAT设计以及SH导波缺陷检测技术的研究现状和进展,提供了SH导波检测在不同应用背景下的传感器选择,总结了不同频率SH导波的检测能力,分析了不同SH导波检测技术的优缺点.同时还对电磁超声水平剪切导波检测的未来研究趋势进行了展望,为相关研究人员提供了研究方向和思路.
Keyword ：
水平剪切导波 水平剪切导波 信号处理 信号处理 EMAT EMAT 缺陷检测 缺陷检测 阵列技术 阵列技术
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| GB/T 7714 | 刘增华 , 洪泽汇 , 吴斌 et al. 电磁超声水平剪切导波的缺陷检测研究进展 [J]. | 测控技术 , 2023 , 42 (5) : 28-36 . |
| MLA | 刘增华 et al. "电磁超声水平剪切导波的缺陷检测研究进展" . | 测控技术 42 . 5 (2023) : 28-36 . |
| APA | 刘增华 , 洪泽汇 , 吴斌 , 何存富 . 电磁超声水平剪切导波的缺陷检测研究进展 . | 测控技术 , 2023 , 42 (5) , 28-36 . |
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Abstract ：
硬斑测试是高端钢板产品质量评价的关键内容。本文基于增量涡流检测原理，研制了国产化的钢板硬斑磁检测仪器，并对仪器功能和性能进行了实验测试。首先，研制了增量涡流检测传感器，开发了基于交流电桥测试和相位旋转解调方法的增量涡流检测电路，集成了专用仪器；其次，利用仪器在Cr12MoV钢板和X70管线钢中开展了多组检测试验，结果表明：传感器的横向分辨率可达10 mm,增量涡流信号解调波形峰峰值U_p随表面硬度增加近似线性下降。在高出基准34.8%的硬斑区域内，U_p值下降约75%。利用U_p这一敏感参数对X70管线钢进行扫查成像，可准确识别出宽约10 mm的硬斑。上述研究结果为高端钢板硬斑的在线无损检测提供了方法和仪器支撑。
Keyword ：
扫查仪器 扫查仪器 钢板硬斑 钢板硬斑 无损检测 无损检测 增量涡流 增量涡流
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| GB/T 7714 | 邢智翔 , 何存富 , 刘秀成 et al. 钢板硬斑的增量涡流扫查成像方法与仪器 [J]. | 仪器仪表学报 , 2023 , 44 (02) : 184-191 . |
| MLA | 邢智翔 et al. "钢板硬斑的增量涡流扫查成像方法与仪器" . | 仪器仪表学报 44 . 02 (2023) : 184-191 . |
| APA | 邢智翔 , 何存富 , 刘秀成 , 张建卫 . 钢板硬斑的增量涡流扫查成像方法与仪器 . | 仪器仪表学报 , 2023 , 44 (02) , 184-191 . |
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Abstract ：
采用传递矩阵法,同步联立改进的Biot理论,对含液固界面的双相多孔锂离子电池的超声反射与透射系数进行理论求解。考虑锂离子的摇摆特性对电极力学性能的影响,计算了对应状态下液/固界面的双相多孔锂离子电池声反射及透射系数的角度谱与频率谱。同时,构建了不同荷电状态时含单元锂离子电池的频域仿真模型,以萃取对应的超声反射及透射角度谱及频率谱,并与理论计算结果对比吻合良好。随后,以多单元锂离子电池为例,在不同的荷电状态下,分析了反射与透射系数随斜入射角度、入射波频率的变化关系,并分别指出了其角度谱及频率谱特征点随荷电状态的变化特征,为锂离子电池运行状态的超声无损测量提供了理论基础。
Keyword ：
声透射 声透射 声反射 声反射 锂离子电池 锂离子电池 反射与透射 反射与透射 液/固界面 液/固界面
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| GB/T 7714 | 高杰 , 王香苓 , 吕炎 et al. 双相多孔锂离子电池液/固界面的声反射与声透射 [J]. | 声学学报 , 2023 , 48 (01) : 138-147 . |
| MLA | 高杰 et al. "双相多孔锂离子电池液/固界面的声反射与声透射" . | 声学学报 48 . 01 (2023) : 138-147 . |
| APA | 高杰 , 王香苓 , 吕炎 , 宋国荣 , 张斌鹏 , 何存富 . 双相多孔锂离子电池液/固界面的声反射与声透射 . | 声学学报 , 2023 , 48 (01) , 138-147 . |
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Abstract ：
汽车B柱加强板软硬部过渡特性评价的常规方法是通过破坏性取样对局部硬度进行检测，无法直接面向零部件进行便捷、快速的无损测试，且耗时、耗费成本。为克服传统方法的不足，研究利用磁巴克豪森噪声检测方法实现过渡特性的无损评价。利用自主研发的多功能微磁检测仪器开展标定试验，提出过渡区域起止位置及长度范围的估算方法，并建立过渡区域的表面硬度定量预测模型。研究结果表明，磁巴克豪森噪声、切向磁场强度信号的大部分特征参量可以有效评估软、硬部过渡范围，参量x_1、x_5和x_(17)对起始点的估计误差范围处于±14 mm，长度估算的相对误差小于10%。利用单一参量x_(17)建立的线性表征模型对硬度的预测RMSE值为12.38 HV10，融合多项磁参量建立的BP神经网络模型的预测精度更高，RMSE值小于6 HV10。提出一种汽车关键部件软硬部过渡特性的微磁评估方法，研究磁巴克豪森噪声特征参量与硬度的关系，实现汽车B柱软硬区表面硬度和软硬部过渡范围的定量表征，具有重要的工程应用前景。
Keyword ：
BP神经网络 BP神经网络 B柱加强板 B柱加强板 磁巴克豪森噪声 磁巴克豪森噪声 表面硬度 表面硬度 过渡特性 过渡特性
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| GB/T 7714 | 董海江 , 郑婷婷 , 于进涛 et al. 汽车B柱加强板软硬部过渡特性的磁巴克豪森噪声检测方法 [J]. | 机械工程学报 , 2023 , 59 (04) : 10-17 . |
| MLA | 董海江 et al. "汽车B柱加强板软硬部过渡特性的磁巴克豪森噪声检测方法" . | 机械工程学报 59 . 04 (2023) : 10-17 . |
| APA | 董海江 , 郑婷婷 , 于进涛 , 付正家 , 刘秀成 , 邢智翔 et al. 汽车B柱加强板软硬部过渡特性的磁巴克豪森噪声检测方法 . | 机械工程学报 , 2023 , 59 (04) , 10-17 . |
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