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江苏省304薄壁不锈钢管直接, 对射线探伤底片中显示的焊接缺陷评定,是保证检验焊接质量的重要环节。在有关书籍教材中对射线探伤底片中的焊接缺陷定性。是依靠焊接缺陷影像的平面影像形状的基本特点进行缺陷定性。除了与典型焊接缺陷相同或相接近焊接缺陷外,对较为复杂的焊接缺陷就难以准确的定性。为了提高对焊接缺陷评定的准确性,我们应用在焊接缺陷处建立的焊接接头三维空间模型以下简称:空间模型)。根据焊接缺陷影像和空间模型,结和相关标准对各种焊接缺陷的定义,准确地对焊接缺陷进行定性定位和定量,并根据有关标准进行评定等X,保证焊接接头的安全可靠运行。zjdrzjyhzrj。
另外,焊缝正面断口外观性能X于背面。焊接试板力学和弯曲性能试验试验结果如表所示。综上分析,初步判断此问题根源是由热影响区脆化导致。)金相组织。断口处金相组织为铁素体+断口处沿晶界分布的马氏体,如图所示。离断口较远处金相组织为铁素体+回火索氏体,如图所示。图断口处金相组织)图离断口较远处金相组织扫描电镜。断口低倍形貌如图所示,整个断口主要呈结晶状,只在断口边缘有少部分剪切唇区;剪切唇区微观形貌如图所示,呈细小韧窝特征;断口中部微观形貌如图所示,主要呈解理特征,晶粒粗大,且具有方向性;断口两侧区域微观形貌如图所示,也主要呈解理特征,晶粒粗大,但晶粒为等轴状。
江苏省304薄壁不锈钢管直接, 图像特征提取算法本文图像分割算法为:InputInImageOutputOutImage)计算图像长和宽中较大的一边,记为ma,较小的一边记为mi;)如果migt;,以/mi进行等比变换,变换后的图像记为Tr;)Tr从个顶点和中心分别截取×的图像块,产生张训练图像,分别记为OutImage[],OutImage[],OutImage[],OutImage[],OutImage[];)输出OutImageCNN结构设计在CNN经典结构CUDACONVNET的研究基础上,对焊缝复杂条件下的特征识别进。
为保证底片评定的可靠性和稳定性,减少人工评定差异,本文焊缝X射线底片缺陷影像分布规律表现特征和专家经验,提出了运用模糊模式识别理论进行缺陷识别,并验证了系统的X性。本文不对焊缝和缺陷提取进行详细介绍,只论述焊缝缺陷的分类识别技术。X射线底片焊缝缺陷分类识别系统结构本文所建立的缺陷分类识别系统结构如图所示。由MXL型透射扫描仪对X射线底片实现数字化,将数字化图像输入计算机。对底片数字化图像进行图像处理,X提取出焊缝和缺陷边界。
江苏省304薄壁不锈钢管直接, mm厚不锈钢板;;射线检测;;增感屏;;底片评定[]JB/T承压设备无损检测在不锈钢设备焊接接头射线照相时,我们经常会发现一些颇似未焊透纵向裂纹气孔或条状夹渣等缺陷影像,多见于薄板中,且线条影像不是很明晰,对所发现的疑似缺陷做进一步分析研究,试验论证,排除危害缺陷的范畴。查阅相关资料表明:该现象是金属中定向排列的柱状晶间距与射线入射角及波长符合布拉格条件时由衍射效应造成的。对衍射斑纹形成原因成像特征进行分析判断,以供RT评片人员借鉴比照,正确评定。
系统特征测量效果参数如图试验对象试板厚度为mm,母材材料为As双相不锈钢,采用X型坡口进行CO气体保护焊焊接,焊缝经过打磨后焊缝余高小为mm,大为mm,在射线检测时采用焦距F=分别采取八组组合电压和照射时间进行试验,每组电压组对应的具体数据见表所示:表对比试验原始数据参数电压试验组合管电压kV)曝光时间min试验过程分别采用表中对应的管电压和曝光时间,用同一台XXGT射线机采用相同的焦距F=)相同的射线胶片C)进行检测,终将八组试验底片按照AWSD标准要求进行洗片烘干后进行黑度测定,结果如。
但是由于厂家采用的是自动连续焊,电流大,热输入量大,熔敷金属高温区持续时间长,导致焊缝晶粒粗大,热影响区范围较宽,所以锅炉厂异种钢焊接接头必须进行焊后热处理,一是应力,二图图是细化晶粒。各方分析汇总)锅炉厂分析锅炉厂取根管返厂进行检测,根为开裂管接头,编号为#;根为与开裂管屏相邻管屏的完好管接头,编号为#;根为电厂备用管接头,编号为#见图),并进行了硬度检测,结果如表所示。测定结果表明,###管接头T母材的硬度值均在正常范围内;##样管T侧热影响区的硬度值很高,远远高于母材硬度值,已高于#管接头T侧热影响区HV以上。 在表面测量铁素体数,取个X值的平均值,找出合表H钢的大许用应力抗拉强度和屈服强度TabThemaximumallowablestress,tensilestrengthandyieldstrengthofHsteel高温度/大许用应力/MPa抗拉强度/MPa屈服强度/MPa高温度/大许用应力/MPa抗拉强度/MPa屈服强度/MPa~…………表H试验用板和EH试验用焊条的化学成分质量分数)TabChemicalcomitionsofHtestboardandEHexperimen。
