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研制开发一套海底管道检测装置，用于定期对海底管道进行检测，及早发现管道缺陷，以便及时修复，确保管线安全运行，对我国海洋油气开发有着重大的现实意义。本课题是海洋资源开发技术主题下资源与环境技术领域中的一项国家海洋863重大专项，开发研究“海底管道内爬行器及其检测技术”。用于海底输油管道管壁的缺陷检测。本论文的主要内容是在实验室检测平面钢板缺陷的漏磁信号基础上，利用ANSYS软件建立缺陷三维漏磁信号的数据库，以便在今后的神经网络训练中提供充足的学习实例。
本论文简要介绍漏磁检测原理，以此为基础在实验室搭建了平面钢板缺陷漏磁检测平台。平面钢板缺陷漏磁检测平台主要由机械传动装置，霍尔传感器阵列，硬件电路部分，Adwin数据采集系统，及PC机虚拟仪器组成。通过用VisualBasic编写的虚拟仪器程序，对漏磁信号的采集和保存进行控制。
实验中，检测了平面钢板缺陷的漏磁信号，并重点分析了圆柱形和长方形不同尺寸的缺陷对漏磁场的影响。根据缺陷的主要特征如深度、宽度、长度，分别分析并验证了漏磁场与缺陷形状与尺寸的一般规律，即漏磁场的范围随缺陷尺寸的增加而扩大，信号的强度也随之增强，并能反映出缺陷形状的特定信息。
随后介绍了用有限元方法求解漏磁场的原理和方法，并利用ANSYS有限元软件，建立了三维模型，对平面钢板缺陷漏磁信号的问题进行了仿真计算。并分析对比了圆柱形缺陷的漏磁场仿真值与实测值的差异，证明了利用ANSYS软件建立缺陷三维漏磁信号的数据库的可行性。为了进一步提高工作效率，采用了ANSYS参数化语言APDL进行建模及采集数据。最后提出了利用神经网络进行图像重构的方案。