【摘 要】
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圆柱体铸件在国防军事、交通运输、冶金化工等领域有着广泛应用,然而其在生产过程中极易形成各种夹杂物,影响铸件的力学性能及机械性能。因此,对铸件进行无损检测是保证产品
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圆柱体铸件在国防军事、交通运输、冶金化工等领域有着广泛应用,然而其在生产过程中极易形成各种夹杂物,影响铸件的力学性能及机械性能。因此,对铸件进行无损检测是保证产品出厂质量的重要手段之一。本文针对圆柱体铝质铸件,在传统超声检测方法的基础上,分析了含夹杂铸件的声场特征、仿真技术、回波特征及夹杂类型识别算法。根据超声在圆柱体铸件内部的声传播原理,采用COMSOL有限元仿真软件建立了含夹杂铝铸件的二维超声仿真模型,在验证了仿真模型正确性的基础上,得到铝铸件内部四种夹杂材料（Al2O3、TiN、Mg、Fe）、四种夹杂长度（4mm、6mm、8mm、10mm）、四种夹杂宽度（0.5mm、1mm、1.5mm、2mm）的仿真回波信号,为后续的回波分析和夹杂类型识别提供数据支撑。针对铝铸件内部不同夹杂缺陷,深入研究了其超声回波信号的特征提取及夹杂类型识别算法。首先,分析了探头正对夹杂时,缺陷回波和底面回波的时域和频域特征,发现二者的时域幅值与频域峰值均可反映夹杂特征。其次,依次对铸件半个圆周180度施加激励并进行仿真计算,得到不同激励角度下,回波的时域幅值和频域峰值与夹杂类型的对应关系。此外,提出利用经验模态分解（EMD）方法对缺陷回波和底面回波进行分解,结合特征量的物理意义,选择回波的能量分布作为夹杂类型识别的输入特征量。选择缺陷回波及其底面回波的能量分布、时域幅值特征、频域峰值特征作为分类器的输入特征量,通过决策树算法对铸件内部夹杂类型进行识别。为进一步提升模型的泛化性能,本文提出由多棵决策树构成的随机森林算法强识别模型对夹杂类型进行识别,并比较了随机森林算法与三种决策树算法（ID3、C4.5、CART）对夹杂类型的识别性能,发现随机森林算法的识别效果最好。
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